استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری یکی از موضوعات مهم در علم داده است که در آن از روش‌های مختلفی برای تحلیل تصاویر و استخراج اطلاعات از آن‌ها استفاده می‌شود.
این موضوع در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی، شناسایی چهره، تشخیص الگوی صدا، تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.
برای استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری، از الگوریتم‌های پیچیده و متنوعی استفاده می‌شود.
این الگوریتم‌ها می‌توانند شامل شبکه‌های عصبی عمیق، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌های پردازش تصویر و غیره باشند.
این الگوریتم‌ها با استفاده از عناصر مختلف تصویری مانند شکل، رنگ، تراکم و غیره، اطلاعات مفید را استخراج می‌کنند.
یکی از روش‌هایی که برای استخراج اطلاعات از تصاویر استفاده می‌شود، تحلیل تصویر بر مبنای ویژگی‌ها است.
در این روش، ویژگی‌های مختلف تصویر، مانند حوزه‌های رنگی، روشنایی، رقومی و غیره، استخراج و در قالب بردار ویژگی به الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارسال می‌شود.
سپس با استفاده از این بردار ویژگی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به تشخیص الگوهای مختلفی در تصویر بپردازند. همچنین در حوزه تشخیص چهره و تشخیص اشیاء، الگوریتم‌های خاصی توسعه داده شده‌اند که با استفاده از تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی، تشخیص اشیاء و چهره در تصاویر را بهبود می‌بخشند.
دراین مقاله از وب سایت اس دیتا به بررسی این موضوع میپردازیم.
استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در حوزه تحلیل تصاویر ماهواره‌ای نیز بسیار مهم است.
تصاویر ماهواره‌ای از گستره‌ای از مناطق و مناظر زمینی به دست می‌آیند و می‌توانند اطلاعات مفیدی درباره اقتصاد، محیط زیست، طبیعت، جغرافیا و دیگر حوزه‌ها فراهم کنند.
استخراج اطلاعات از تصاویر ماهواره‌ای، شامل تشخیص اشیاء و ویژگی‌های مختلف مانند رودخانه، دریا، توده‌ی بزرگی از درختان، ناحیه‌های خشک و مرطوب و غیره می‌شود.
برای اینکار، از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری ماشین استفاده می‌شود که می‌توانند از روی تصاویر ماهواره‌ای ویژگی‌های مختلفی استخراج کنند و این ویژگی‌ها را به عنوان ورودی به الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارسال کنند.
بعضی از کاربردهای استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در حوزه تحلیل تصاویر ماهواره‌ای عبارتند از:
با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای قدیمی و جدید، می‌توان تغییرات زمینی مانند تغییرات کشاورزی، تغییرات در بنی‌های طبیعی و غیره را تشخیص داد.
با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، می‌توان کیفیت آب، کیفیت هوا، تغییرات در پوشش گیاهی و حیات وحش و غیره را ارزیابی کرد.
با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، می‌توان از وضعیت ابر، باد، دما و میزان بارش در مکان‌های مختلف پیش بینی کرد.
با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، می‌توان ترافیک در شهر‌ها و جاده‌های مختلف را بررسی کرد و نقاط پرترد در شبکه‌های جاده‌ای و مسیرهای حمل‌ونقل را شناسایی کرد.
با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، می‌توان مکان‌یابی دقیق برای معابر، ساختمان‌ها و تصاویر دیگر فراهم کرد.
استخراج اطلاعات از تصاویر در حوزه پزشکی نیز بسیار مهم است.
در پزشکی، تصاویر پزشکی مانند تصاویر رادیولوژی، تصاویر سونوگرافی، تصاویر رتینوپاتی، تصاویر میکروسکوپی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرند.
این تصاویر می‌توانند اطلاعات مهمی درباره‌ی وضعیت سلامتی بیماران فراهم کنند.
استخراج اطلاعات از تصاویر پزشکی شامل تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر برای تعیین درمان مناسب، شناسایی ویژگی‌های بیماری و غیره می‌شود.
برای این منظور،از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری ماشین استفاده می‌شود که می‌توانند از روی تصاویر پزشکی ویژگی‌های مختلفی استخراج کنند و این ویژگی‌ها را به عنوان ورودی به الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارسال کنند.
بعضی از کاربردهای استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در حوزه پزشکی عبارتند از:
با استفاده از تصاویر پزشکی، می‌توان بیماری‌های مختلفی مانند سرطان، بیماری‌های قلبی، بیماری‌های مغزی و غیره را تشخیص داد.
با استفاده از تصاویر پزشکی، می‌توان تحلیل‌های مختلفی را انجام داد و درمان مناسب برای بیمار را تعیین کرد.
با استفاده از تصاویر پزشکی، می‌توان ویژگی‌های بیماری مانند اندازه، شکل، قرارگیری و غیره را شناسایی کرد.
با استفاده از تصاویر میکروسکوپی، می‌توان از ویژگی‌های سلول‌ها و بافت‌ها، برای تشخیص بیماری‌های مختلف استفاده کرد.
با استفاده از تحلیل تصاویر پزشکی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان به پیش بینی بیماری‌های آینده مانند سرطان و بیماری‌های قلبی و عروقی پرداخت.
استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در بسیاری از حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
در زیر به برخی از حوزه‌هایی که استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، اشاره شده است:
1- بینایی ماشین:
در این حوزه با استفاده از داده‌های تصویری، برای تشخیص و شناسایی شیء، شناسایی چهره، خودروهای خودران و ... از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
2- پزشکی:
در این حوزه با استفاده از داده‌های تصویری، برای تشخیص بیماری‌های سرطانی، تشخیص بیماری‌های قلبی و عروقی، تشخیص بیماری‌های چشمی و ... از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
3- زمین‌شناسی:
در این حوزه با استفاده از داده‌های تصویری، برای تحلیل و پیش بینی ویژگی‌های زمین مانند تراکم گیاهی، تغییر رویش گیاهی، شناسایی و تعیین مرزهای شیء، تشخیص تغییرات سطح زمین و ... از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
4- صنعت:
در صنایع مختلفی مانند صنایع خودروسازی، تولید مواد شیمیایی، کنترل کیفیت و ... از داده‌های تصویری برای تحلیل و پیش بینی استفاده می‌شود.
به عنوان مثال، در صنایع خودروسازی از داده‌های تصویری برای تشخیص خطاهای تولید، کنترل کیفیت قطعات و تشخیص خودروهای خطرناک استفاده می‌شود.
5- امنیت:
در امور قضایی و امور امنیتی، استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری برای تشخیص و شناسایی فرد، خودرو و شیء مورد استفاده قرار می‌گیرد.
به عنوان مثال، در سامانه‌های پلیسی و امنیتی، از داده‌های تصویریبرای تشخیص و شناسایی فرد، خودرو و شیء استفاده می‌شود.
6- محیط زیست:
در این حوزه با استفاده از داده‌های تصویری، برای تحلیل و پیش بینی ویژگی‌های محیطی مانند تغییرات اقلیمی، ارزیابی کیفیت هوا و آب، شناسایی و تعیین مرزهای مناطق آتش‌سوزی و ... از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در علم داده، به عنوان یکی از روش‌های مورد استفاده برای تحلیل داده‌ها، نقش مهمی در بسیاری از حوزه‌های علمی، صنعتی و اجتماعی دارد.
این روش با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری عمیق، از داده‌های تصویری به عنوان منبع داده استفاده می‌کند و با استخراج ویژگی‌های تصویری، اطلاعات مورد نیاز را برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها استخراج می‌کند. استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در بسیاری از حوزه‌های مانند بینایی ماشین، پزشکی، زمین‌شناسی، صنعت، امنیت و محیط زیست مورد استفاده قرار می‌گیرد.
این روش باعث بهبود کیفیت تحلیل داده‌ها و افزایش دقت پیش بینی‌ها می‌شود. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در حوزه یادگیری عمیق، استخراج اطلاعات از داده‌های تصویری در آینده به عنوان یکی از روش‌های مورد استفاده برای تحلیل داده‌ها، بهبود و توسعه خواهد یافت.