Компьютерное зрение (Computer Vision). Компьютерное зрение

Обработка изображений

Область применения компьютерного зрения очень широка: от считывателей штрихкодов в супермаркетах до дополненной реальности. Из этой лекции вы узнаете, где используется и как работает компьютерное зрение, как выглядят изображения в цифрах, какие задачи в этой области решаются относительно легко, какие трудно, и почему.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут почерпнуть из нее много полезного.

Возможность видеть и распознавать объекты – естественная и привычная возможность для человека. Однако для компьютера пока что – это чрезвычайно сложная задача. Сейчас предпринимаются попытки научить компьютер хотя бы толике того, что человек использует каждый день, даже не замечая того.

Наверное, чаще всего обычный человек встречается с компьютерным зрением на кассе в супермаркете. Конечно, речь идет о считывании штрихкодов. Они были разработаны специально именно таким образом, чтобы максимально упростить компьютеру процесс считывания. Но есть и более сложные задачи: считывание номеров автомобилей, анализ медицинских снимков, дефектоскопия на производстве, распознавание лиц и т.д. Активно развивается применение компьютерного зрения для создания систем дополненной реальности.

Разница между зрением человека и компьютера

Ребенок учится распознавать объекты постепенно. Он начинает осознавать, как меняется форма объекта в зависимости от его положения и освещения. В дальнейшем при распознавании объектов человек ориентируется на предыдущий опыт. За свою жизнь человек накапливает огромное количество информации, процесс обучения нейронной сети не останавливается ни на секунду. Для человека не представляет особой сложности по плоской картинке восстановить перспективу и представить себе, как бы все это выглядело в трех измерениях.

Компьютеру все это дается гораздо сложнее. И в первую очередь из-за проблемы накопления опыта. Нужно собрать огромное количество примеров, что пока что не очень получается.

Кроме того, человек при распознавании объекта всегда учитывает окружение. Если выдернуть объект из привычного окружения, узнать его станет заметно труднее. Тут тоже играет роль накопленный за жизнь опыт, которого у компьютера нет.

Мальчик или девочка?

Представим, что нам нужно научиться с одного взгляда определять пол человека (одетого!) по фотографии. Для начала нужно определить факторы, которые могут указывать на принадлежность к тому или иному объекту. Кроме того, нужно собрать обучающее множество. Желательно, чтобы оно было репрезентативным. В нашем случае возьмем в качестве обучающей выборки всех присутствующих в аудитории. И попробуем на их основе найти отличительные факторы: например, длина волос, наличие бороды, макияжа и одежда (юбка или брюки). Зная, у какого процента представителей одного пола встречались те или иные факторы, мы сможем создать достаточно четкие правила: наличие тез или иных комбинаций факторов с некоей вероятностью позволит нам сказать, человек какого пола на фотографии.

Машинное обучение

Конечно, это очень простой и условный пример с небольшим количеством верхнеуровневых факторов. В реальных задачах, которые ставятся перед системами компьютерного зрения, факторов гораздо больше. Определять их вручную и просчитывать зависимости – непосильная для человека задача. Поэтому в таких случаях без машинного обучения не обойтись никак. Например, можно определить несколько десятков первоначальных факторов, а также задать положительные и отрицательные примеры. А уже зависимости между этими факторами подбираются автоматически, составляется формула, которая позволяет принимать решения. Достаточно часто и сами факторы выделяются автоматически.

Изображение в цифрах

Чаще всего для хранения цифровых изображений используется цветовое пространство RGB. В нем каждой из трех осей (каналов) присваивается свой цвет: красный, зеленый и синий. На каждый канал выделяется по 8 бит информации, соответственно, интенсивность цвета на каждой оси может принимать значения в диапазоне от 0 до 255. Все цвета в цифровом пространстве RGB получаются путем смешивания трех основных цветов.

К сожалению, RGB не всегда хорошо подходит для анализа информации. Эксперименты показывают, что геометрическая близость цветов достаточно далека от того, как человек воспринимает близость тех или иных цветов друг к другу.

Но существуют и другие цветовые пространства. Весьма интересно в нашем контексте пространство HSV (Hue, Saturation, Value). В нем присутствует ось Value, обозначающая количество света. На него выделен отдельный канал, в отличие от RGB, где это значение нужно вычислять каждый раз. Фактически, это черно-белая версия изображения, с которой уже можно работать. Hue представляется в виде угла и отвечает за основной тон. От значения Saturation (расстояние от центра к краю) зависит насыщенность цвета.

HSV гораздо ближе к тому, как мы представляем себе цвета. Если показать человеку в темноте красный и зеленый объект, он не сможет различить цвета. В HSV происходит то же самое. Чем ниже по оси V мы продвигаемся, тем меньше становится разница между оттенками, так как снижается диапазон значений насыщенности. На схеме это выглядит как конус, на вершине которого предельно черная точка.

Цвет и свет

Почему так важно иметь данные о количестве света? В большинстве случаев в компьютерном зрении цвет не имеет никакого значения, так как не несет никакой важной информации. Посмотрим на две картинки: цветную и черно-белую. Узнать все объекты на черно-белой версии не намного сложнее, чем на цветной. Дополнительной нагрузки для нас цвет в данном случае не несет никакой, а вычислительных проблем создает великое множество. Когда мы работаем с цветной версией изображения, объем данных, грубо говоря, возводится в степень куба.

Цвет используется лишь в редких случаях, когда это наоборот позволяет упростить вычисления. Например, когда нужно детектировать лицо: проще сначала найти его возможное расположение на картинке, ориентируясь на диапазон телесных оттенков. Благодаря этому отпадает необходимость анализировать изображение целиком.

Локальные и глобальные признаки

Признаки, при помощи которых мы анализируем изображение, бывают локальными и глобальными. Глядя на эту картинку, большинство скажет, что на ней изображена красная машина:

Такой ответ подразумевает, что человек выделил на изображении объект, а значит, описал локальный признак цвета. По большому счету на картинке изображен лес, дорога и немного автомобиля. По площади автомобиль занимает меньшую часть. Но мы понимаем, что машина на этой картинке – самый важный объект. Если человеку предложить найти картинки похожие на эту, он будет в первую очередь отбирать изображения, на которых присутствует красная машина.

Детектирование и сегментация

В компьютерном зрении этот процесс называется детектированием и сегментацией. Сегментация – это разделение изображения на множество частей, связанных друг с другом визуально, либо семантически. А детектирование – это обнаружение объектов на изображении. Детектирование нужно четко отличать от распознавания. Допустим, на той же картинке с автомобилем можно детектировать дорожный знак. Но распознать его невозможно, так как он повернут к нам обратной стороной. Так же при распознавании лиц детектор может определить расположение лица, а «распознаватель» уже скажет, чье это лицо.

Дескрипторы и визуальные слова

Существует много разных подходов к распознаванию.

Например, такой: на изображении сначала нужно выделить интересные точки или интересные места. Что-то отличное от фона: яркие пятна, переходы и т.д. Есть несколько алгоритмов, позволяющих это сделать.

Один из наиболее распространенных способов называется Difference of Gaussians (DoG). Размывая картинку с разным радиусом и сравнивая получившиеся результаты, можно находить наиболее контрастные фрагменты. Области вокруг этих фрагментов и являются наиболее интересными.

На картинке ниже изображено, как это примерно выглядит. Полученные данные записываются в дескрипторы.

Чтобы одинаковые дескрипторы признавались таковыми независимо от поворотов в плоскости, они разворачиваются так, чтобы самые большие векторы были повернуты в одну сторону. Делается это далеко не всегда. Но если нужно обнаружить два одинаковых объекта, расположенных в разных плоскостях.

Дескрипторы можно записывать в числовом виде. Дескриптор можно представить в виде точки в многомерном массиве. У нас на иллюстрации двумерный массив. В него попали наши дескрипторы. И мы можем их кластеризовать – разбить на группы.

Дальше мы для каждого кластера описываем область в пространстве. Когда дескриптор попадает в эту область, для нас становится важным не то, каким он был, а то, в какую из областей он попал. И дальше мы можем сравнивать изображения, определяя, сколько дескрипторов одного изображения оказались в тех же кластерах, что и дескрипторы другого изображения. Такие кластеры можно называть визуальными словами.

Чтобы находить не просто одинаковые картинки, а изображения похожих объектов, требуется взять множество изображений этого объекта и множество картинок, на которых его нет. Затем выделить из них дескрипторы и кластеризовать их. Далее нужно выяснить, в какие кластеры попали дескрипторы с изображений, на которых присутствовал нужный нам объект. Теперь мы знаем, что если дескрипторы с нового изображения попадают в те же кластеры, значит, на нем присутствует искомый объект.

Совпадение дескрипторов – еще не гарантия идентичности содержащих их объектов. Один из способов дополнительной проверки – геометрическая валидация. В этом случае проводится сравнение расположения дескрипторов относительно друг друга.

Распознавание и классификация

Для простоты представим, что мы можем разбить все изображения на три класса: архитектура, природа и портрет. В свою очередь, природу мы можем разбить на растения животных и птиц. А уже поняв, что это птица, мы можем сказать, какая именно: сова, чайка или ворона.

Разница между распознаванием и классификацией достаточно условна. Если мы нашли на картинке сову, то это скорее распознавание. Если просто птицу, то это некий промежуточный вариант. А если только природу – это определенно классификация. Т.е. разница между распознаванием и классификацией заключается в том, насколько глубоко мы прошли по дереву. И чем дальше будет продвигаться компьютерное зрение, тем ниже будет сползать граница между классификацией и распознаванием.

Как научить компьютер понимать, что изображено на картинке или фотографии? Нам это кажется просто, но для компьютера это всего лишь матрица, состоящая из нулей и единиц, из которой нужно извлечь важную информацию.

Что такое компьютерное зрение? Это способность компьютера «видеть»

Зрение — это важный источник информации для человека, с помощью него мы получаем, по разным данным, от 70 до 90% всей информации. И, естественно, если мы хотим создать умную машину, нам необходимо реализовать те же навыки и в компьютере.

Задача компьютерного зрения может быть сформулирована достаточно нечетко. Что такое «видеть»? Это понимать, что где расположено, просто глядя. В этом и заключены различия компьютерного зрения и зрения человека. Зрение для нас - это о мире, а также источник метрической информации - то есть способность понимать расстояния и размеры.

Семантическое ядро изображения

Глядя на изображение, мы можем охарактеризовать его по ряду признаков, так сказать, извлечь семантическую информацию.

Например, глядя на эту фотографию, мы можем сказать, что это вне помещения. Что это город, уличное движение. Что здесь есть автомобили. По конфигурации здания и по иероглифам мы можем догадаться, что это Юго-Восточная Азия. По портрету Мао Цзэдуна понимаем, что это Пекин, а если кто видел видеотрансляции или сам там побывал, сможет догадаться, что это знаменитая площадь Тяньаньмэнь.

Что мы можем ещё сказать о картинке, рассматривая её? Можем выделить объекты на изображении, сказать, вот там люди, здесь ближе - ограда. Вот зонтики, вот здание, вот плакаты. Это примеры классов очень важных объектов, поиском которых занимаются на данный момент.

Ещё мы можем извлечь некоторые признаки или атрибуты объектов. Например, здесь мы можем определить, что это не портрет какого-то рядового китайца, а именно Мао Цзэдуна.

По автомобилю можно определить, что это движущийся объект, и он жесткий, то есть во время движения не деформируется. Про флаги можно сказать, что это объекты, они также двигаются, но они не жесткие, постоянно деформируются. А также в сцене присутствует ветер, это можно определить по развивающемуся флагу, и даже можно определить направление ветра, например, он дует слева направо.

Значение расстояний и длин в компьютерном зрении

Очень важной является метрическая информация в науке про компьютерное зрение.Это всевозможные расстояния. Например, для марсохода это особенно важно, потому что команды с Земли идут порядка 20 минут и ответ столько же. Соответственно, связь туда-обратно - 40 минут. И если мы будем составлять план движения по командам Земли, то нужно это учитывать.

Удачно технологии компьютерного зрения интегрированы в видеоиграх. По видео можно построить трёхмерные модели объектов, людей, а по пользовательским фотографиям можно восстановить трёхмерные модели городов. А затем гулять по ним.

Компьютерное зрение- это достаточно широкая область. Она тесно переплетается с разными другими науками. Частично компьютерное зрениезахватывает область и иногда выделяет область машинного зрения, исторически так сложилось.

Анализ, распознавание образов - путь к созданию высшего разума

Разберем эти понятия отдельно.

Обработка изображений - это область алгоритмов, в которых на входе и на выходе - изображение, и мы уже с ним что-то делаем.

Анализ изображения - это область компьютерного зрения, которое фокусируется на работе с двухмерным изображением и делает из этого выводы.

Распознавание образов - это абстрактная математическая дисциплина, которая распознаёт данные в виде векторов. То есть на входе - вектор и нам что-то с ним нужно делать. Откуда этот вектор, нам не так уж принципиально знать.

Компьютерное зрение - это изначально было восстановление структуры из двухмерных изображений. Сейчас эта область стала более широкой и её можно трактовать вообще как принятие решений о физических объектах, основываясь на изображении. То есть искусственного интеллекта.

Параллельно с компьютерным зрением совершенно в другой области, в геодезии, развивалась фотограмметрия — это измерение расстояний между объектами по двухмерным изображениям.

Роботы могут «видеть»

И последнее - это машинное зрение. Под машинным зрением подразумевается зрение роботов. То есть решение некоторых производственных задач. Можно сказать, что компьютерное зрение - это одна большая наука. Она объединяет в себе некоторые другие науки частично. А когда компьютерное зрение получает какое-то конкретное приложение, то оно превращается в машинное зрение.

Область компьютерного зрения имеет массу практических применений. Оно связано с автоматизацией производства. На предприятиях эффективнее становится заменять ручной труд машинным. Машина не устаёт, не спит, у неё ненормированный рабочий график, она готова работать 365 дней в году. А значит, используя машинный труд, мы можем получить гарантированный результат в определённое время, и это достаточно интересно. Все задачи для систем компьютерного зрения имеют наглядное применение. И нет ничего лучше, чем увидеть результат сразу по картинке, только на стадии расчётов.

На пороге в мир искусственного интеллекта

Плюс области - это сложно! Существенная часть мозга отвечает за зрение и считается, что если научить компьютер «видеть», то есть в полной мере применить компьютерное зрение, то это одна из полных задач искусственного интеллекта. Если мы сможем решить проблему на уровне человека, скорее всего, одновременно мы решим задачу ИИ. Что очень хорошо! Или не очень хорошо, если смотреть «Терминатор 2».

Почему зрение — это сложно? Потому что изображение одних и тех же объектов может сильно разниться в зависимости от внешних факторов. В зависимости от точек наблюдения объекты выглядят по-разному.

К примеру, одна и та же фигура, снятая с разных ракурсов. И что самое интересное, у фигуры может быть один глаз, два глаза или полтора. А в зависимости от контекста (если это фото человека в футболке с нарисованными глазами), то глаз может быть и больше двух.

Компьютер ещё не понимает, но уже «видит»

Ещё один фактор, создающий сложности - это освещение. Одна и та же сцена с разным освещением будет выглядеть по-разному. Размер объектов может варьироваться. Причем объектов любых классов. Ну как можно сказать о человеке, что его рост 2 метра? Никак. Рост человека может составлять и 2.3 м, и 80 см. Как и объектов других типов, тем не менее это объекты одного и того же класса.

Особенно живые объекты претерпевают самые разнообразные деформации. Волосы людей, спортсмены, животные. Посмотрите снимки бегущих лошадей, определить, что происходит с их гривой и хвостом просто невозможно. А перекрытие объектов на изображении? Если подсунуть такую картинку компьютеру, то даже самая мощная машина затруднится выдать правильное решение.

Следующий вид — это маскировка. Некоторые объекты, животные маскируются под окружающую среду, причем достаточно умело. И пятна такие же и расцветка. Но тем не менее мы их видим, хотя не всегда издалека.

Ещё одна проблема - это движение. Объекты в движении претерпевают невообразимые деформации.

Многие объекты очень изменчивы. Вот, к примеру, на двух фото ниже объекты типа "кресло".

И на этом можно сидеть. Но научить машину, что такие разные вещи по форме, цвету, материалу все являются объектом "кресло" - очень сложно. В этом и состоит задача. Интегрировать методы компьютерного зрения - это научить машину понимать, анализировать, предполагать.

Интеграция компьютерного зрения в различные платформы

В массы компьютерное зрение начало проникать ещё в 2001 году, когда создали первые детекторы лиц. Сделали это два автора: Viola, Jones. Это был первый быстрый и достаточно надёжный алгоритм, который продемонстрировал мощь методов машинного обучения.

Сейчас у компьютерного зрения есть достаточно новое практическое применение - распознавание человека по лицу.

Но распознавать человека, как показывают в фильмах - в произвольных ракурсах, с разными условиями освещения - невозможно. Но решить задачу, один это или разные люди с разным освещением или в разной позе, похожие, как на фотографии в паспорте, можно с высокой степенью уверенности.

Требования к паспортным фотографиям во многом обусловлены особенностью алгоритмов распознавания по лицу.

К примеру, если у вас есть биометрический паспорт, то в некоторых современных аэропортах вы можете воспользоваться автоматической системой паспортного контроля.

компьютерного зрения - это способность распознавать произвольный текст

Возможно, кто-то пользовался системой распознавания текста. Одна из таких - это Fine Reader, очень популярная в Рунете система. Есть много форм, где нужно заполнять данные, они прекрасно сканируются, информация распознаётся системой очень хорошо. А вот с произвольным текстом на изображении дело обстоит гораздо хуже. Эта задача пока остаётся нерешенной.

Игры с участием компьютерного зрения, захват движения

Отдельная большая область — это создание трёхмерных моделей и захват движения (который довольно успешно реализован в компьютерных играх). Первая программа, компьютерное зрение использующая, — система взаимодействия с компьютером при помощи жестов. При ее создании было много чего открыто.

Сам алгоритм устроен довольно просто, но для его настройки потребовалось создать генератор искусственных изображений людей, чтобы получить миллион картинок. Суперкомпьютер с их помощью подобрал параметры алгоритма, по которым он теперь работает наилучшим образом.

Вот так миллион изображений и неделя счётного времени суперкомпьютера позволили создать алгоритм, который потребляет 12% мощности одного процессора и позволяет воспринимать позу человека в реальном времени. Это система Microsoft Kinect (2010 год).

Поиск изображений по содержанию позволяет загружать фотографию в систему, и по результатам она выдаст все снимки с таким же содержанием и сделанные с того же ракурса.

Примеры компьютерного зрения: трёхмерные и двухмерные карты сейчас делаются с его помощью. Карты для навигаторов автомобилей регулярно обновляются по данным с видеорегистраторов.

Существует база с миллиардами фотографий с геометками. Загружая снимок в эту базу, можно определить, где он был сделан и даже с какого ракурса. Естественно, при условии, что место достаточно популярное, что в своё время там побывали туристы и сделали ряд фотографий местности.

Роботы повсюду

Робототехника в нынешнее время повсюду, без неё никак. Сейчас существуют автомобили, в которых есть специальные камеры, распознающие пешеходов и дорожные знаки, чтобы передавать команды водителю (такая в некотором смысле компьютерная программа для зрения, помогающая автолюбителю). И есть полностью автоматизированные роботы-автомобили, но они не могут полагаться только на систему видеокамер без использования большого количества дополнительной информации.

Современный фотоаппарат — это аналог камеры-обскура

Поговорим про цифровое изображение. Современные цифровые камеры устроены по принципу камеры-обскуры. Только вместо отверстия, через которое проникает луч света и проецирует на задней стенке камеры контур предмета, у нас имеется специальная оптическая система под названием объектив. Задачей ее является собрать большой пучок света и преобразовать его таким образом, чтобы все лучи проходили через одну виртуальную точку с целью получить проекцию и сформировать изображение на плёнке или матрице.

Современные цифровые фотоаппараты (матрица) состоят из отдельных элементов - пикселей. Каждый пиксель позволяет измерять энергию света, который падает на этот пиксель суммарно, и на выходе выдавать одно число. Поэтому в цифровой камере мы получаем вместо изображения набор измерений яркости света, попавшего в отдельный пиксель — компьютерные Поэтому при увеличении изображения мы видим не плавные линии и четкие контуры, а сетку из окрашенных в различные тона квадратиков - пикселей.

Ниже вы видите первое цифровое изображение в мире.

Но что на этом изображении отсутствует? Цвет. А что такое цвет?

Психологическое восприятие цвета

Цвет - это то, что мы видим. Цвет объекта, одного и того же предмета для человека и кошки будет разным. Так как у нас (у людей) и у животных оптическая система - зрение, отличается. Поэтому цвет - это психологическое свойство нашего зрения, возникающее при наблюдении объектов и света. А не физическое свойство объекта и света. Цвет - это результат взаимодействия компонентов света, сцены и нашей зрительной системы.

Программирование компьютерного зрения на Python с помощью библиотек

Если вы решили всерьёз заняться изучением компьютерного зрения, стоит сразу приготовиться к ряду трудностей, наука эта не самая лёгкая и прячет в себе ряд подводных камней. Но "Программирование компьютерного зрения на Python" в авторстве Яна Эрика Солема - это книга, в которой все излагается максимально простым языком. Здесь вы познакомитесь с методами распознавания различных объектов в 3D, научитесь работать со стереоизображениями, виртуальной реальностью и многими другими приложениями компьютерного зрения. В книге достаточно примеров на языке Python. Но пояснения представлены, так сказать, обобщённо, дабы не перегрузить слишком научной и тяжелой информацией. Труд подойдёт студентам, просто любителям и энтузиастам. Скачать эту книгу и другие про компьютерное зрение (pdf-формата) можно в сети.

На данный момент существуют открытая библиотека алгоритмов компьютерного зрения, а также обработки изображений и численных алгоритмов OpenCV. Это реализовано на большинстве современных языков программирования, имеет открытый исходный код. Если говорить про компьютерное зрение, Python использующее в качестве языка программирования, то это также имеет поддержку данной библиотеки, кроме того, она постоянно развивается и имеет большое сообщество.

Компания "Майкрософт" предоставляет свои Api-сервисы, способные обучить нейросети для работы именно с изображениями лиц. Есть возможность применять также компьютерное зрение, Python использующее в качестве языка программирования.

Машинное зрение. Что это и как им пользоваться? Обработка изображений оптического источника

Машинное зрение - это научное направление в области искусственного интеллекта, в частности робототехники, и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.

Исторические прорывы в машинном зрении

Компоненты системы машинного зрения

• Одна или несколько цифровых или аналоговых камер (черно-белые или цветные) с подходящей оптикой для получения изображений
• Программное обеспечение для изготовления изображений для обработки. Для аналоговых камер это оцифровщик изображений
• Процессор (современный ПК c многоядерным процессором или встроенный процессор, например - ЦСП)
• Программное обеспечение машинного зрения, которое предоставляет инструменты для разработки отдельных приложений программного обеспечения.
• Оборудование ввода-вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах
• Умная камера: одно устройство, которое включает в себя все вышеперечисленные пункты.
• Очень специализированные источники света (светодиоды, люминесцентные и галогенные лампы и т. д.)
• Специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.
• Датчик для синхронизации частей обнаружения (часто оптический или магнитный датчик) для захвата и обработки изображений.
• Приводы определенной формы используемые для сортировки или отбрасывания бракованных деталей.

Машинное зрение сосредотачивается на применении, в основном промышленном, например, автономные роботы и системы визуальной проверки и измерений. Это значит, что технологии датчиков изображения и теории управления связаны с обработкой видеоданных для управления роботом и обработка полученных данных в реальном времени осуществляется программно или аппаратно.

Обработка изображений и анализ изображений в основном сосредоточены на работе с 2D изображениями, т.е. как преобразовать одно изображение в другое. Например, попиксельные операции увеличения контрастности, операции по выделению краёв, устранению шумов или геометрические преобразования, такие как вращение изображения. Данные операции предполагают, что обработка/анализ изображения действуют независимо от содержания самих изображений.

Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трехмерных сцен, спроектированных на одно или несколько изображений. Например, восстановлением структуры или другой информации о 3D сцене по одному или нескольким изображениям. Компьютерное зрение часто зависит от более или менее сложных допущений относительно того, что представлено на изображениях.

Также существует область названная визуализация, которая первоначально была связана с процессом создания изображений, но иногда имела дело с обработкой и анализом. Например, рентгенография работает с анализом видеоданных медицинского применения.

Наконец, распознавание образов является областью, которая использует различные методы для получения информации из видеоданных, в основном, основанные на статистическом подходе. Значительная часть этой области посвящена практическому применению этих методов.

Таким образом, можно сделать вывод, что понятие «машинное зрение» на сегодняшний день включает в себя: компьютерное зрение, распознавание зрительных образов, анализ и обработка изображений и т.д.

Задачи машинного зрения

• Распознавание
• Идентификация
• Обнаружение
• Распознавание текста
• Восстановление 3D формы по 2D изображениям
• Оценка движения
• Восстановление сцены
• Восстановление изображений
• Выделение на изображениях структур определенного вида, сегментация изображений
• Анализ оптического потока

Распознавание

Классическая задача в компьютерном зрении, обработке изображений и машинном зрении это определение содержат ли видеоданные некоторый характерный объект, особенность или активность.

Эта задача может быть достоверно и легко решена человеком, но до сих пор не решена удовлетворительно в компьютерном зрении в общем случае: случайные объекты в случайных ситуациях.

Один или несколько предварительно заданных или изученных объектов или классов объектов могут быть распознаны (обычно вместе с их двухмерным положением на изображении или трехмерным положением в сцене).

Идентификация

Распознается индивидуальный экземпляр объекта принадлежащего к какому-либо классу.
Примеры: идентификация определённого человеческого лица или отпечатка пальцев или автомобиля.

Обнаружение

Видеоданные проверяются на наличие определенного условия.

Обнаружение, основанное на относительно простых и быстрых вычислениях иногда используется для нахождения небольших участков в анализируемом изображении, которые затем анализируются с помощью приемов, более требовательных к ресурсам, для получения правильной интерпретации.

Распознавание текста

Поиск изображений по содержанию: нахождение всех изображений в большом наборе изображений, которые имеют определенное различными путями содержание.

Оценка положения: определение положения или ориентации определенного объекта относительно камеры.

Оптическое распознавание знаков: распознавание символов на изображениях печатного или рукописного текста (обычно для перевода в текстовый формат, наиболее удобный для редактирования или индексации. Например, ASCII).

Восстановление 3D формы по 2D изображениям осуществляется с помощью стереореконструкции карты глубины, реконструкции поля нормалей и карты глубины по закраске полутонового изображения, реконструкции карты глубины по текстуре и определения формы по перемещению

Пример восстановления 3D формы по 2D изображеню

Оценка движения

Несколько задач, связанных с оценкой движения, в которых последовательность изображений (видеоданные) обрабатываются для нахождения оценки скорости каждой точки изображения или 3D сцены. Примерами таких задач являются: определение трехмерного движения камеры, слежение, то есть следование за перемещениями объекта (например, машин или людей)

Восстановление сцены

Даны два или больше изображения сцены, или видеоданные. Восстановление сцены имеет задачей воссоздать трехмерную модель сцены. В простейшем случае, моделью может быть набор точек трехмерного пространства. Более сложные методы воспроизводят полную трехмерную модель.

Восстановление изображений

Задача восстановления изображений это удаление шума (шум датчика, размытость движущегося объекта и т.д.).

Наиболее простым подходом к решению этой задачи являются различные типы фильтров, таких как фильтры нижних или средних частот.

Более высокий уровень удаления шумов достигается в ходе первоначального анализа видеоданных на наличие различных структур, таких как линии или границы, а затем управления процессом фильтрации на основе этих данных.

Восстановление изображений

Анализ оптического потока (нахождения перемещения пикселей между двумя изображениями).
Несколько задач, связанных с оценкой движения, в которых последовательность изображений (видеоданные) обрабатываются для нахождения оценки скорости каждой точки изображения или 3D сцены.

Примерами таких задач являются: определение трехмерного движения камеры, слежение, т.е. следование за перемещениями объекта (например, машин или людей).

Методы обработки изображений

Счетчик пикселей

Подсчитывает количество светлых или темных пикселей.
С помощью счетчика пикселей пользователь может выделить на экране прямоугольную область в интересующем месте, например там, где он ожидает увидеть лица проходящих людей. Камера в ответ немедленно даст сведения о количестве пикселей, представленных сторонами прямоугольника.

Счетчик пикселей дает возможность быстро проверить, соответствует ли смонтированная камера нормативным требованиям или требованиям заказчика относительно пиксельного разрешения, например, для лиц людей, входящих в двери, которые контролируются камерой, или в целях распознавания номерных знаков.

Бинаризация

Преобразует изображение в серых тонах в бинарное (белые и черные пиксели).
Значения каждого пикселя условно кодируются, как «0» и «1». Значение «0» условно называют задним планом или фоном а «1» - передним планом.

Часто при хранении цифровых бинарных изображений применяется битовая карта, где используют один бит информации для представления одного пикселя.

Также, особенно на ранних этапах развития техники, двумя возможными цветами были чёрный и белый, что не является обязательным.

Сегментация

Используется для поиска и (или) подсчета деталей.

Цель сегментации заключается в упрощении и/или изменении представления изображения, чтобы его было проще и легче анализировать.

Сегментация изображений обычно используется для того, чтобы выделить объекты и границы (линии, кривые, и т. д.) на изображениях. Более точно, сегментация изображений - это процесс присвоения таких меток каждому пикселю изображения, что пиксели с одинаковыми метками имеют общие визуальные характеристики.

Результатом сегментации изображения является множество сегментов, которые вместе покрывают всё изображение, или множество контуров, выделенных из изображения. Все пиксели в сегменте похожи по некоторой характеристике или вычисленному свойству, например, по цвету, яркости или текстуре. Соседние сегменты значительно отличаются по этой характеристике.

Чтение штрих-кодов

Штрих-код - графическая информация, наносимая на поверхность, маркировку или упаковку изделий, представляющая возможность считывания её техническими средствами - последовательность чёрных и белых полос либо других геометрических фигур.
В машинном зрении штрих-коды используют для декодирования 1D и 2D кодов, разработанных для считывания или сканирования машинами.

Оптическое распознавание символов

Оптическое распознавание символов: автоматизированное чтение текста, например, серийных номеров.

Распознавание используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учёта в бизнесе или для публикации текста на веб-странице.

Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слов или фраз, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тексту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь.

Моя программа, написанная на LabView по работе с изображениями

Использовано компьютерное зрение для неразрушающего контроля качества сверхпроводящих материалов.

Введение. Решение задач обеспечения комплексной безопасности (как антитеррористической и механической безопасности объектов, так и технологической безопасности инженерных систем), в настоящее время, требует системной организации контроля, текущего состояния объектов. Одними из наиболее перспективных способов контроля текущего состояния объектов являются оптические и оптико-электронные методы, основанные на технологиях обработки видеоизображений оптического источника. К ним относятся: программы по работе с изображениями; новейшие способы обработки изображений; оборудования для получения, анализа и обработки изображений, т.е. комплекс средств и методов относящихся к области компьютерного и машинного зрения. Компьютерное зрение - это общий набор методов, позволяющих компьютерам видеть и распознавать трех- или двухмерные объекты, как инженерного направления, так и нет. Для работы с компьютерным зрение требуются цифровые или аналоговые устройства ввода-вывода, а также вычислительные сети и IP анализаторы локаций, предназначенные для контроля производственного процесса и подготовки информации для принятия оперативных решений в кратчайшие сроки.

Постановка проблемы. На сегодняшний день, главной задачей для проектируемых комплексов машинного зрения остаётся обнаружение, распознавание, идентификация и квалификация объектов потенциального риска, находящихся в случайном месте в зоне оперативной ответственности комплекса. Существующие на данный момент программные продукты, направленные на решение перечисленных задач обладают рядом существенных недостатков, а именно: значительная сложность, связанная с высокой детализацией оптических образов; высокая потребляемая мощность и достаточно узкий спектр возможностей. Расширение задач обнаружения объектов потенциального риска, до области поиска случайных объектов в случайных ситуациях, находящихся в случайном месте, имеющимися программными продуктами не возможно, даже с задействованием суперкомпьютера.

Цель. Разработка универсальной программы обработки изображений оптического источника, с возможностью потокового анализа данных, то есть программа должна быть лёгкой и быстрой для того, чтобы её можно было записать на малогабаритное ЭВМ устройство.

Задачи:

• разработка математической модели программы;
• написание программы;
• опробирование программы в условиях лабораторного эксперимента, с полной подготовкой и проведением эксперимента;
• исследование возможности применения программы в смежных областях деятельности.

Актуальность программы определяется:

• высокой стоимостью профессиональных программ обработки визуальной информации.

Анализ актуальности разработки программы.

• отсутствием на рынке программного обеспечения программ обработки изображений с выводом подробного анализа инженерных составляющих объектов;
• постоянно растущими требованиями к качеству и скорости получения визуальной информации, резко повышающими востребованность программ обработки изображений;
• существующей потребность в программах высокой производительности, надежных и простых с точки зрения пользователя;
• существует потребность программ высокой производительности и простого управления, чего добиться в наше время крайне сложно. Для примера я взял Adobe Photoshop. Данный графический редактор обладает гармоничным сочетанием функциональности и простоты использования для рядового пользователя, но в данной программе невозможно работать со сложными инструментами по обработке изображения (например, анализ изображения путём построения математической зависимости (функции) или же интегральной обработкой изображений);
• высокой стоимостью профессиональных программ обработки визуальной информации. Если программное обеспечение качественно, то цена на него крайне высока, вплоть до отдельных функции того или иного набора программ. На графике ниже представлена зависимость цены/качества простых аналогов программы.

Для упрощения решения задач данного типа, мною была разработана математическая модель и написана программа для ЭВМ устройства по анализу изображения при помощи простейших преобразований исходных изображений.

Программа работает с преобразованиями типа бинаризации, яркости, контраста изображения и т.д. Принцип действия программы продемонстрирован на примере анализа сверхпроводящих материалов.

При создании композиционных сверхпроводников на основе Nb3Sn варьируется объемное соотношение бронзы и ниобия, размер и количество волокон в нем, равномерность их распределения по сечению бронзовой матрицы, наличие диффузионных барьеров и стабилизирующих материалов. При заданной объемной доле ниобия в проводнике увеличение количества волокон приводит, соответственно, к уменьшению их диаметра. Это ведет к заметному возрастанию поверхности взаимодействия Nb / Cu-Sn, что в значительной степени ускоряет процесс нарастания сверхпроводящей фазы. Такое увеличение количества сверхпроводящей фазы при повышении числа волокон в проводнике обеспечивает возрастание критических характеристик сверхпроводника. В связи с этим необходимо наличие инструмента для контроля объемной доли сверхпроводящей фазы в конечном продукте (композиционном сверхпроводнике).

При создании программы учитывалась важность проведения исследований материалов, из которых создаётся сверхпроводящие кабели, так как при неправильном соотношении ниобия к бронзе возможен взрыв проводов, а, следовательно, людские жертвы, денежные затраты и потеря времени. Данная программа позволяет определить качество проводов на основе химическо физического анализа объекта.

Блок-диаграмма программы


Описание этапов исследования.

1 этап. Пробоподготовка: резка композиционного сверхпроводника на электроэрозионном станке; запрессовка образца в пластмассовую матрицу; полировка образца до зеркального состояния; травление образца для выделения волокон ниобия на бронзовой матрице. Получены образцы запрессованных композиционных сверхпроводниковых образцов;

2 этап. Получение изображений: получение металлографических изображений на сканирующем электронном микроскопе.

3 этап. Обработка изображений: создание инструмента для определения объемной доли сверхпроводящей фазы на металлографическом изображении; набор статистически значимых данных на конкретном типе образцов. Созданы математические модели различных инструментов по обработке изображений; создана программная разработка для оценки объемной доли сверхпроводящий фазы; программа была облегчена путём соединения нескольких математических функций в одну; было получено среднее значение объемной доли волокон ниобия в бронзовой матрице 24.7±0,1 %. Низкий процент отклонения свидетельствует о высокой повторяемости структуры композиционного провода.

Электронномикроскопическое изображения композиционных сверхпроводников

Методы обработки изображений в программе.

• Идентификация - распознается индивидуальный экземпляр объекта, принадлежащего к какому-либо классу.
• Бинаризация – процесс перевода цветного (или в градациях серого) изображения в двухцветное черно-белое.
• Сегментация - это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (множество пикселей, также называемых суперпикселями).
• Эрозия – сложный процесс, при выполнении которого структурный элемент проходит по всем пикселам изображения. Если в некоторой позиции каждый единичный пиксел структурного элемента совпадет с единичным пикселом бинарного изображения, то выполняется логическое сложение центрального пиксела структурного элемента с соответствующим пикселом выходного изображения.
• Дилатация - свертка изображения или выделенной области изображения с некоторым ядром. Ядро может иметь произвольную форму и размер. При этом в ядре выделяется единственная ведущая позиция, которая совмещается с текущим пикселем при вычислении свертки.

Формулы работы программы

Формула бинаризации (метод Оцу):

Формула эрозии:

Формула дилатации:

Схема дилатации и эрозии

Формулы сегментации порогами цвета:

Определение модуля градиента яркости для каждого пикселя изображения:

Вычисление порога:

Использованное оборудование

Интерфейс программы

«Ничто в биологии не имеет смысла, кроме как в свете эволюции», — написал в 1970-х ученый Феодосий Добржанский. Сегодня его знаменитый афоризм можно переформулировать: «Ничто в современном мире не имеет смысла, кроме как в свете искусственного интеллекта ». Искусственный интеллект, машинное обучение, компьютерное зрение и другие технологии применяются теперь везде, от беспилотных автомобилей до смартфонов.

Новое зрение

Развитие искусственного интеллекта по сути подарило нам еще один орган чувств: компьютерное зрение использует анализ миллионов изображений, чтобы люди и машины лучше ориентировались в мире. Компьютерное зрение помогает проводить операции хирургам, объезжать препятствия автомобилям и ловить покемонов детям.
Принцип работы компьютерного зрения становится понятным, если разобраться с тем, как видят сами люди, ведь машины мы создаем себе подобными. Сначала мы фиксируем взгляд на том или ином объекте, затем наш мозг анализирует его, распознавая формы, цвета и детали. Компьютерные алгоритмы действуют похожим образом: заранее обучившись на множестве картинок, они начинают «понимать», что именно попало в объектив камеры.

Мировой рынок компьютерного зрения к 2023 году превысит 25 млрд долларов.

Мировой рынок компьютерного зрения к 2023 году превысит 25 млрд долларов .
Технология становится всё более востребованной, уже сегодня она стала частью нашего повседневного опыта. В будущем компьютерное зрение продолжит создавать новые воз-можности для людей и менять целые отрасли.

Новый транспорт

В этом году Tesla обещает выпустить обновление программного обеспечения для своих машин, которое позволит включать режим полной автономности. До сих пор автопилот Tesla только ассистировал водителю, но скоро сможет совсем заменить его. Это лишь один пример революционных изменений в транспорте, которые компьютерное зрение принесет в отрасль. Автопроизводители и IT-компании давно включились в гонку за лидерство в беспилотном транспорте, судя по всему, автомобили без водителя станут обычным делом на городских улицах уже в ближайшие годы.

Компьютерное зрение в автомобилях анализирует информацию, полученную со множества сенсоров, камер и радаров. Алгоритмы распознают машины и пешеходов, дорожную разметку и знаки. Немецкая компания Continental использует компьютерное зрение и искусственный интеллект, чтобы предугадывать намерения пешеходов. Для полноценной автономности на дороге беспилотные машины должны научиться понимать действия всех участников движения и принимать правильные решения в разных ситуациях. Алгоритмы Continental способны заметить приближающегося пешехода, проанализировать его жесты и предсказать ближайшие действия — совсем как опытные водители, предугадывающие развитие дорожной ситуации.

Внедрение беспилотников будет принимать порой неожиданные формы. Ford уже тестирует прототип системы автономной доставки товаров. Его беспилотный фургон сможет забирать заказы в магазинах и кафе и доставлять их клиентам. Так компьютерное зрение оставит без работы не только таксистов, но и курьеров.

Новый ритейл

Сначала Amazon сделал популярными электронные книги, потом принялся за голосовых помощников, а теперь очередь дошла и до практического применения компьютерного зрения. Новый гаджет Echo Look — это как ассистент Alexa, только с «глазами». Echo Look дает своему владельцу модные советы: что надеть, с чем комбинировать разные предметы одежды и как организовать гардероб. Стилистам и персональным шоперам придется несладко: искусственный интеллект за 200 долларов справится с рекомендациями лучше любого человека.

Угадать точный размер детской обуви порой сложно, но приложение SpeedSmith решает эту проблему. Достаточно сфотографировать ногу ребенка, и программа быстро определит размер. Так компьютерное зрение делает жизнь родителей проще, избавляя от ошибок при покупках.
Компьютерное зрение поможет не только людям, но и компаниям. X5 Retail Group тестирует в нескольких магазинах «Перекресток» и «Пятерочка» программу, которая использует технологию для анализа заполняемости полок. Система распознает около 1500 наименований товаров и сообщает, когда пора добавить закончившийся продукт на полку. Кроме того, искусственный интеллект следит за очередями: если алгоритм понимает, что в очереди стоят больше пяти человек, управляющий магазином получает уведомление.

Всевидящее око

Сегодня компьютерное зрение внедряют пограничные службы, чтобы следить за нарушителями. Недавно исследователи представили новинку, которая анализирует изображения с установленной на дроне камеры и в режиме реального времени распознает драки и перестрелки на улицах. В MIT пошли еще дальше, обучив алгоритм распознавать движения людей за стеной.
Кому-то такое будущее покажется утопией, где вместо людей трудятся роботы. Кто-то увидит в этом антиутопию, где каждый человек находится под постоянным наблюдением. Очевидно одно: компьютерное зрение радикально меняет мир.

Распознавание лиц в России

Где и зачем это хотят применять

Массовые мероприятия

Компания NtechLab разработала систему камер, которые . Она распознает нарушителей и отправляет их фотографии полицейским. Еще у полиции появятся ручные камеры, чтобы фотографировать подозрительных людей, распознавать их лица и узнавать по базам данных, кто они такие.

В московском метро тестируют камеры с распознаванием лиц. Они просматривают лица 20 человек в секунду и сверяют их с базами данных людей в розыске. Если есть совпадение, камеры отправляют данные полицейским. За 2,5 месяца система , которые были в розыске. Известно, что такие камеры есть , но, возможно, их установили и на других станциях.

Банк «Открытие» в начале 2017 года запустил систему распознавания лиц . Она сравнивает лицо посетителя с фотографией в базе данных. Система нужна, чтобы обслуживать клиентов быстрее, как именно - не уточняется. В будущем «Открытие» хочет использовать систему для удаленной идентификации. В 2018 году подобная система, но разработки «Ростелекома» должна появится .

Главное - алгоритм

Какая технология позволяет машинам узнавать лица

Сергей Миляев

Компьютерное зрение - это алгоритмы, позволяющие получить высокоуровневую информацию из изображений и видео, тем самым автоматизируя некоторые аспекты зрительного восприятия человека. Компьютерное зрение для машины, так же как и обычное зрение для человека, это средство измерения и получения семантической информации о наблюдаемой сцене. С его помощью машина получает информацию о том, какого размера объект, какой он формы и что из себя представляет.

Камера с алгоритмом компьютерного зрения OpenCV следит за детьми на игровой площадке

Все работает на основе нейросетей

Как именно устроено распознавание лиц, с примером

Сергей Миляев: Наиболее эффективно машины делают это на основе машинного обучения, то есть когда они принимают решение на основе некоторой параметрической модели без явного описания всех необходимых правил принятия решения программным кодом. Например, для распознавания лиц нейронная сеть извлекает признаки из изображения и получает уникальное представления о лице каждого человека, на которое не влияет ориентация его головы в пространстве, наличие или отсутствие бороды или макияжа, освещение, возрастные изменения и так далее.

Компьютерное зрение не воспроизводит зрительную систему человека, а только выполняет моделирование некоторых аспектов для решения различных задач

Сергей Миляев

Ведущий исследователь компании VisionLabs

Наиболее распространены сейчас алгоритмы компьютерного зрения на основе нейронных сетей, которые с ростом производительности процессоров и объема данных продемонстрировали высокий потенциал для решения широкого круга задач. Каждый фрагмент картинки анализируется с помощью фильтров с параметрами, которые нейросеть применяет для поиска характерных признаков изображения.

Пример

Слои нейронной сети последовательно обрабатывают изображение, причем на каждом последующем слое вычисляются все более абстрактные признаки, а фильтры на последних слоях могут видеть все изображение целиком. При распознавании лиц на первых слоях нейросеть определяет простые признаки вроде границ и черт лица, затем на более глубоких слоях фильтры могут выявлять более сложные признаки - например, два кружка рядом, скорее всего, будут означать, что это глаза и так далее.

Алгоритм компьютерного зрения OpenCV определяет, сколько пальцев ему показывают

Компьютер знает, когда его обманывают

Может ли человек обмануть очень умный компьютер, три примера

Олег Гринчук

Ведущий исследователь VisionLabs

Мошенники могут попытаться либо выдать себя за другого человека, чтобы получить доступ к его аккаунтам и данным, либо обмануть систему, чтобы она не смогла распознать их в принципе. Рассмотрим оба варианта.

Фотография, видео другого человека или распечатанная маска

С этими способами обмана платформа VisionLabs борется с помощью проверки на liveness, то есть она проверяет, что объект, находящийся перед камерой, живой. Это может быть, например, интерактивный liveness, когда система просит человека улыбнуться, моргнуть или поднести камеру или смартфон ближе к лицу.

Набор проверок невозможно предсказать, так как платформа составляет случайную последовательность с десятками тысяч комбинаций - нереально записать тысячи видеороликов с нужными комбинациями улыбок и других эмоций. А если камера оснащена сенсорами ближнего инфракрасного диапазона или сенсором глубины, то они передают системе дополнительную информацию, которая помогает по одному кадру определить, реальный ли человек перед ней.

Помимо этого, система анализирует отражение света от разных текстур, а также окружение объекта. Так что таким способом обмануть систему почти невозможно.

В этом случае мошеннику для воспроизведения достаточной для получения доступа копии нужно иметь доступ к исходному коду и на основе реакций системы на изменения внешности с макияжем постепенно менять его, чтобы стать точной копией другого человека.

Злоумышленнику необходимо взломать именно логику и принцип проверки. Но для стороннего пользователя это просто камера, черный ящик, глядя на который невозможно понять, какой именно вариант проверки внутри. Более того, от кейса к кейсу факторы для проверки отличаются, поэтому нельзя использовать для взлома какой-то универсальный алгоритм.

При нескольких ошибках распознавания система отправляет сигнал с предупреждением на сервер, после чего злоумышленнику блокируют доступ. Так что даже при маловероятном условии наличия доступа к коду взломать систему сложно, так как злоумышленник не может бесконечно менять свой облик, пока не произойдет распознавание.

Большие темные очки, кепка, шарф, закрыть лицо рукой

Система не сможет узнать человека, если большая часть его лица скрыта, даже несмотря на то, что нейросеть распознает лица гораздо лучше, чем человек. Но чтобы полностью скрыться от системы распознавания лиц, человек должен закрывать свое лицо от камер всегда, а это довольно сложно реализовать на практике.

Зрение компьютеров превосходит зрение людей

В чем именно и почему, с примером

Юрий Минкин

Системы компьютерного зрения по основным принципам работы похожи на человеческое зрение. Как у человека, у них есть устройства, которые отвечают за сбор информации, это видеокамеры, аналог глаз, и ее обработку - вычислитель, аналог мозга. Но у компьютерного зрения есть существенное преимущество над человеческим.

У человека есть определенный порог того, что он может увидеть и какую информацию извлечь из изображения. Превзойти этот порог нельзя чисто по физиологическим причинам. А алгоритмы компьютерного зрения будут только совершенствоваться. У них безграничные возможности для обучения

Юрий Минкин

Руководитель департамента Cognitive Technologies

Хороший пример - технологии компьютерного зрения в беспилотных автомобилях. Если один человек может обучить своим знаниям о дорожной ситуации лишь небольшое, значительно ограниченное количество людей, то машины весь существующий опыт детекции тех или иных объектов могут передать сразу всем новым системам, которые будут установлены на многотысячный или даже миллионный парк автомобилей.

Пример

В конце прошлого года специалисты Cognitive Technologies проводили эксперименты по сравнению возможностей человека и искусственного интеллекта в задачах детекции объектов дорожной сцены. И уже сейчас ИИ в отдельных случаях не только не уступал, но и превосходил человеческие возможности. Например, он лучше распознавал дорожные знаки, когда они были частично заслонены листвой деревьев. Компьютеры используются в суде

Может ли компьютер свидетельствовать против человека

Сергей Израйлит: Сейчас в законодательстве использование данных, «полученных от компьютеров», для использования в качестве доказательства каких-то существенных обстоятельств, в том числе правонарушений, специально урегулировано только для некоторых случаев. Например, регламентировано использование камер, распознающих номера автомобилей, нарушающих скоростной режим движения.

В общем случае такие данные можно использовать наравне с любыми другими доказательствами, которые следствие или суд может как принять во внимание, так и отклонить. При этом процессуальное законодательство устанавливает общий порядок работы с уликами - экспертиза, в рамках которой устанавливается, действительно ли представленная запись подтверждает какие-то факты или информация была тем или иным образом искажена.