作者：徐筱茹
科技發展日新月異，科技結合影像處理的應用案例雨後春筍般地冒出，甚至融入我們的日常生活，使生活品質和效率大幅提升。且聽聽此次【科技改變看得見】生活中的影像辨識交流論壇的五位影像辨識的專家，如何剖析電腦視覺與開放原始碼的運用以及其帶來的效益。
開源系統讓影像辨識成真
歐尼克斯實境互動的創辦人許哲豪（Jack），從數位影像領域的影像處理、電腦視覺、電腦圖學方面進行討論。他說：「人腦在進行影像辨識時，從眼睛接收圖像，到大腦計算，這個過程共需經過七層關卡，其中包含影像亮度／色彩／邊界的擷取、可識別的物件的組合、大腦 30%～40% 的部位執行視覺運算與分析，最後才由大腦告訴你，這個影像是什麼。」
而關於電腦影像辨識，Intel 所發起的開源影像辨識系統 OpenCV 便是不可或缺的主角。這套開源系統讓開發人員在進行相關辨識系統的開發時更加容易，同時促進相關技術的進展。Jack 提到，若電腦辨識系統要仿效人腦得到相近的視覺感受，則必須經過複雜的運算，以當紅的虛擬實境（VR）、擴增實境（AR）或是結合兩者的混合實境（MR）來說，都必須計算出影像中各個物件的運動狀況、環境的影像復原和重建等。
電腦視覺系統基本架構（圖片來源：截自許哲豪簡報）
OpenCV 可以在許多平台上執行，Webduino 的創辦人許益祥在現場以 Google Tensorflow.js做示範，讓硬體的開發者可以更簡單的使用網頁開發AI服務。這個雲端平台，整合了從硬體到軟體、軟體到雲端、雲端到行動裝置，充分展現 OpenCV 跨平台的能力！
將 OpenCV 結合攝影機，擷取物體顏色，經過設定特定色彩範圍後，OpenCV 也可以被來偵測熱區、對物體顏色進行萃取，甚至能將這項影像辨識技術結合機械手臂，應用在更多領域中。此外，這項技術也能夠在攝影鏡頭偵測到的指定物件上畫上笑臉，再利用 Google 大腦團隊開發的 Tensorflow.js 進行深度學習，提升其偵測物體技術及準確度。目前 Webduino 團隊也將這些程式資訊整合成一個平台，在瀏覽器上就能直接進行物件的分類及偵測。
Webduino 示意圖（圖片來源：截自許益祥簡報）
在一望無際的番茄園裡，果實的顏色與大小總是參差不齊，鄭憲君與他的團隊為了改善這個情況，設計蜂巢農研影像，利用 OpenCV 和 YOLO 進行物體檢測，將偵測到的番茄果實進行框架並標示，以作為自動採收系統中的視覺模組核心。經過團隊不斷地嘗試與檢測、調整程式，這套物體偵測系統能增快篩選速度並減輕人力負擔，有效提升工作效率！
UGV 番茄採收專案中的物體偵測（圖片來源：截自鄭憲君簡報）
車牌辨識知多少？
影像辨識技術日趨成熟，應用領域也更為廣泛。在車牌辨識系統領域中，有豐富經驗的知名部落客張逸中表示：「由於攝影機品質大幅躍升，現在已經進入車牌辨識乃至影像辨識的戰國時代！」傳統 2D 平面辨識系統，辨識度低且分析速度慢，而張逸中研發的 3D 立體辨識系統篩選速度快，即使畫面中傾斜的車牌號碼也能清楚掌握。
為了追求更高的效率，他不斷嘗試讓系統能一次偵測「多車」的辨識程序。目前 3D 立體辨識系統已能在相同時間內，辨識出多個車牌，並普遍應用在壓線拍照的停車場、學校社區的柵欄感應辨識、測速的高畫素多車偵測、辨識側邊路旁車牌的車載等領域。未來，若車牌辨識技術結合超高清（Ultra HD）攝影機，將賦予講究效率和品質的「動態、多車、多車道」辨識系統，達到能夠運用到更廣泛的生活層面。
影像辨識結合醫療
為了解決偏鄉長者對於藥物服用、辨別較不熟悉的問題，成功大學醫工系林哲偉教授團隊研發出 AI 自動給藥系統 — UTOPIL，林哲偉教授團隊以長者最常服用的 15 種藥物進行辨識實驗，辨識結果正確率高達99.1%！
起初他們利用機械手臂來旋轉藥物，進行多角度拍攝，擷取藥物影像。如此作法雖然提升實驗速度，機械手臂卻經常捏碎藥丸，甚至有汙染的風險，因此改以「真空吸取藥丸」的方式進行辨識，如此一來，藥物的形狀大小也不會受限制，團隊也將藥物辨識後的結果建立成資料庫，並依照長者需求，定時發放藥物供長者服用，以達到按時吃藥、吃對藥物的目的。
這樣一個有系統性的藥物辨識技術，除了能協助居家長者服藥，未來也盼能協助藥局快速分藥，或在鄉里間公共場所定期提供給藥服務，讓影像辨識技術發揮最大效益，造福更多人群。
小結
從身邊的 iPhone X 所搭載的臉部辨識系統，到隨處可見的車牌辨識，影像辨識技術已融入我們的日常生活。為了應用在不同的場景，影像辨識所著重的技術重點也各不相同，藉由結合特殊的演算法，或其他硬體輔助，便能快速應用在不同領域，以協助改善人類生活，讓生活品質大幅提升。
此次社群論壇所展示的成果只是個開端，未來的影像辨識應用將會更加寬廣，讓辨識演算法更加精進、使影像辨識技術更上一層樓。
（本文轉載自南科AI_ROBOT自造基地、原文連結；責任編輯：賴佩萱）
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