طبقه‌بندی تصویر (Image Classification) 

یکی از مسائل مهم در حوزه یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری است که به این معناست که یک مدل باید تصویر ورودی را به یکی از چندین کلاس یا دسته‌بندی پیش‌تعریف‌شده تخصیص دهد. این فرآیند معمولاً شامل شناسایی ویژگی‌های مختلف تصویر مانند رنگ، بافت، شکل و غیره است تا مدل بتواند آن را به دسته‌های مختلف مانند حیوانات، اشیاء، گیاهان و غیره طبقه‌بندی کند.

🔰 مقدمه

در طبقه‌بندی تصویر، هدف این است که به کامپیوتر یاد بدهیم که یک تصویر را بر اساس ویژگی‌هایش شناسایی و دسته‌بندی کند. برای مثال، مدل باید قادر باشد یک تصویر از یک سگ را از تصویر یک گربه تشخیص دهد و آن را به کلاس "سگ" یا "گربه" تخصیص دهد.

طبقه‌بندی تصویر در زمینه‌های مختلفی مانند شناسایی اشیاء، تشخیص بیماری‌ها در تصاویر پزشکی، سیستم‌های امنیتی (شناسایی چهره) و رباتیک کاربرد دارد.

🎯 مراحل انجام طبقه‌بندی تصویر

1. جمع‌آوری داده‌ها:

   • اولین مرحله در طبقه‌بندی تصویر جمع‌آوری داده‌های مناسب است. این داده‌ها می‌توانند شامل تصاویری باشند که هرکدام به یکی از دسته‌های مختلف برچسب‌گذاری شده‌اند.

2. پیش‌پردازش داده‌ها:

   • پیش‌پردازش تصاویر شامل کارهایی مانند تغییر اندازه تصویر، نرمال‌سازی رنگ‌ها، افزایش داده (Data Augmentation) و حذف نویز است.

3. ویژگی‌سازی (Feature Extraction):

   • در این مرحله ویژگی‌هایی از تصاویر استخراج می‌شود که به مدل کمک می‌کند تا تصاویر را به‌طور مؤثرتر شناسایی کند. در گذشته، ویژگی‌هایی مانند لبه‌ها یا بافت‌های تصویر به‌صورت دستی استخراج می‌شدند، اما امروزه با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، این ویژگی‌ها به‌طور خودکار استخراج می‌شوند.

4. آموزش مدل:

   • یکی از متداول‌ترین روش‌ها برای طبقه‌بندی تصویر استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks یا CNNs) است. شبکه‌های CNN به‌طور ویژه برای پردازش تصاویر طراحی شده‌اند و توانایی استخراج ویژگی‌ها و طبقه‌بندی دقیق تصویر را دارند.

5. ارزیابی مدل:

   • پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن ارزیابی شود. معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، دقت پیش‌بینی (Precision) و فراخوانی (Recall) معمولاً برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی استفاده می‌شوند.

6. استفاده از مدل برای پیش‌بینی:

   • پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی دسته‌های جدید برای تصاویر استفاده کرد.

🎯 شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) در طبقه‌بندی تصویر

شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) به‌طور خاص برای پردازش داده‌های تصویری طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها از لایه‌های پیچشی (Convolutional Layers) استفاده می‌کنند تا ویژگی‌های مهم تصویر مانند لبه‌ها، گوشه‌ها و بافت‌ها را استخراج کنند. سپس این ویژگی‌ها به لایه‌های دیگر منتقل می‌شوند تا بتوانند ویژگی‌های پیچیده‌تر را شناسایی کرده و تصویر را به یک دسته‌بندی خاص اختصاص دهند.

اجزای اصلی CNN:

1. لایه پیچشی (Convolutional Layer):

   • این لایه‌ها فیلترهایی (Kernels) برای استخراج ویژگی‌ها از تصویر اعمال می‌کنند.

2. لایه‌های تجمعی (Pooling Layers):

   • این لایه‌ها به کاهش ابعاد تصویر کمک می‌کنند تا محاسبات ساده‌تر شوند و ویژگی‌های مهم حفظ شوند.

3. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers):

   • پس از لایه‌های پیچشی و تجمعی، لایه‌های کاملاً متصل به‌منظور انجام طبقه‌بندی نهایی تصویر به کار می‌روند.

4. لایه نرم‌افزار (Softmax Layer):

   • این لایه برای تخصیص احتمال به هر کلاس مورد استفاده قرار می‌گیرد. به‌عبارت‌دیگر، مدل برای هر تصویر، احتمال تعلق آن به هر یک از کلاس‌ها را محاسبه می‌کند.

🎯 مثال ساده از طبقه‌بندی تصویر با استفاده از CNN در پایتون (کتابخانه Keras)

در این مثال از کتابخانه Keras برای ایجاد یک مدل CNN ساده برای طبقه‌بندی تصاویر استفاده می‌کنیم:

python
CopyEdit
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# مدل CNN
model = Sequential()

# لایه پیچشی
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# لایه پیچشی دوم
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# تبدیل ویژگی‌های استخراج‌شده به یک بردار یک‌بعدی
model.add(Flatten())

# لایه کاملاً متصل
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # فرض می‌کنیم که 10 کلاس داریم

# کامپایل کردن مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# آموزش مدل (تصاویر و برچسب‌ها باید به‌طور مناسب وارد شوند)
# model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

در این کد:

• یک مدل CNN با دو لایه پیچشی و لایه‌های تجمعی ساخته شده است.

• سپس ویژگی‌های استخراج‌شده با استفاده از لایه Flatten به یک بردار یک‌بعدی تبدیل می‌شوند.

• در انتها، لایه‌های کاملاً متصل برای طبقه‌بندی استفاده می‌شوند.

🎯 کاربردهای طبقه‌بندی تصویر

1. شناسایی چهره:

   • طبقه‌بندی تصاویر برای شناسایی و تأیید هویت افراد از طریق چهره‌ها.

2. شناسایی بیماری‌ها در تصاویر پزشکی:

   • شناسایی بیماری‌ها از تصاویر پزشکی مانند تصاویر اشعه ایکس یا ام‌آر‌آی.

3. تشخیص اشیاء در خودروهای خودران:

   • استفاده از طبقه‌بندی تصویر برای شناسایی و تشخیص اشیاء مختلف در محیط خودروهای خودران.

4. شناسایی محتوای تصاویر برای شبکه‌های اجتماعی:

   • استفاده از طبقه‌بندی تصویر برای فیلتر کردن یا دسته‌بندی محتوای تصویری در شبکه‌های اجتماعی.

5. شناسایی و تشخیص آفات و بیماری‌ها در کشاورزی:

   • استفاده از تکنولوژی طبقه‌بندی تصویر برای شناسایی آفات یا بیماری‌ها در گیاهان و محصولات کشاورزی.

🧳 جمع‌بندی

طبقه‌بندی تصویر یکی از مهم‌ترین مسائل در بینایی کامپیوتری و یادگیری ماشین است که به‌وسیله آن می‌توان تصاویر را به دسته‌های مختلف تخصیص داد. استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) یکی از مؤثرترین روش‌ها برای حل این مسئله است. این روش‌ها به‌ویژه در شناسایی ویژگی‌های مهم تصویر و طبقه‌بندی آن‌ها به کار می‌روند. این تکنیک‌ها در کاربردهای مختلف از جمله شناسایی چهره، تشخیص بیماری‌ها و خودران‌ها به‌کار می‌روند و با پیشرفت‌های جدید در یادگیری عمیق، این حوزه به یکی از جذاب‌ترین و کاربردی‌ترین زمینه‌ها در فناوری‌های امروزی تبدیل شده است.