استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور والفيديو

في العقد الأخير، شهد العالم نقلة نوعية في كيفية التعامل مع البيانات البصرية، وخاصة الصور والفيديوهات، بفضل التطور الكبير في الذكاء الاصطناعي (AI) وفروعه مثل الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق (Deep Learning) . لم تعد الصور مجرد بيانات مرئية عشوائية، بل أصبحت قابلة للتحليل والتفسير الآلي بدقة عالية تفوق أحيانًا قدرات الإنسان.

لكن كيف يحدث ذلك؟ وما هي التقنيات التي تمكّن الذكاء الاصطناعي من “فهم” ما يراه؟ هذا ما سنستعرضه في هذه المقالة بشكل شامل.

ما هو تحليل الصور والفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

تحليل الصور والفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي يعني استخلاص المعلومات والمعاني من البيانات المرئية آليًا دون تدخل بشري مباشر. يشمل ذلك:

• التعرف على الأشخاص أو الكائنات.
• تحديد المشاعر أو التعبيرات.
• تتبع الحركات في الفيديو.
• التعرف على النصوص داخل الصور (OCR).
• تصنيف المحتوى المرئي.

تقنيات أساسية تستخدم في تحليل الصور والفيديو

1. الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)

هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من “رؤية” وفهم العالم البصري كما يفعل البشر. تُستخدم الخوارزميات لتحليل الصور الرقمية أو مقاطع الفيديو وتحديد الأنماط فيها.

2. التعلم العميق (Deep Learning)

يعتمد بشكل رئيسي على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ، وهي نوع خاص من الشبكات العصبية المصممة خصيصًا لمعالجة البيانات ذات الهيكل الشبكي مثل الصور. تُعتبر CNNs العمود الفقري لمعظم أنظمة تحليل الصور الحديثة.

3. التعرف على الوجوه (Face Recognition)

تقنية تُستخدم لتحديد هوية الأفراد عبر مقارنة ملامح الوجه في الصور أو الفيديو مع قاعدة بيانات محفوظة. تُستخدم في الأمن، الدخول إلى الأجهزة، والتطبيقات الحكومية.

4. الكشف عن الكائنات (Object Detection)

يمكن للأنظمة المبنية على AI التعرف على عدة كائنات في صورة واحدة، وتحديد مواقعها بدقة. مثلًا: اكتشاف السيارات، المشاة، والإشارات المرورية في سيارات القيادة الذاتية.

5. تحليل الفيديو (Video Analysis)

لا يقتصر التحليل على الصور الثابتة فقط، بل يمكن أيضًا تحليل محتوى الفيديو لفهم السياق والسلوك. مثل: تتبع الحركة، اكتشاف السلوك غير الطبيعي، أو تلخيص المحتوى المرئي.

تطبيقات عملية لتحليل الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي

1. الطب والتصوير الطبي

• تحليل صور الأشعة (مثل الأشعة السينية، الرنين المغناطيسي) لاكتشاف الأمراض مثل سرطان الثدي أو تلف الدماغ.
• المساعدة في التشخيص المبكر وتوفير الوقت للأطباء.

2. الأمن والمراقبة

• أنظمة المراقبة الذكية القادرة على اكتشاف الحركات المشبوهة أو الأفعال غير الطبيعية.
• التعرف على الوجوه في المطارات والمنشآت الحساسة.

3. التجارة الإلكترونية والتسويق

• البحث عن المنتجات باستخدام الصور (Visual Search).
• تحليل سلوك العملاء في المتاجر بناءً على مراقبة حركاتهم.

4. النقل والمركبات الذاتية

• السيارات الذاتية تعتمد على تحليل الفيديو في الوقت الحقيقي لاكتشاف المارة، الإشارات، والعقبات.
• أنظمة مساعدة للسائق مثل تنبيه الاصطدام أو الحفاظ على المسار.

5. التعليم والتفاعل

• تحليل إيماءات الطلاب وتعبيرات وجوههم لتقييم مستوى التركيز أو الفهم.
• تصحيح الأعمال اليدوية باستخدام OCR وتحليل الصور.

6. الترفيه والألعاب

• تفاعل المستخدم مع الألعاب باستخدام الحركات (مثل Kinect).
• تحسين جودة الفيديو أو استعادة الصور القديمة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

كيف يعمل نظام تحليل الصور والفيديو؟ – نظرة داخلية

رغم أن العملية قد تبدو معقدة، إلا أنها تمر بعدة مراحل رئيسية:

1. جمع البيانات (Data Collection)

تُجمَع آلاف الصور أو مقاطع الفيديو التي تحتوي على الحالات التي يجب أن “يتعلم” منها النظام.

2. تدريب النموذج (Model Training)

تُستخدم هذه البيانات لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام تقنيات مثل CNNs. كلما زادت البيانات، زادت دقة النموذج.

3. المعالجة الأولية للصورة (Preprocessing)

تتضمن هذه الخطوة تنظيف الصور (إزالة الضوضاء، ضبط التباين، تغيير الحجم…).

4. الاستنتاج (Inference)

بعد اكتمال التدريب، يستخدم النموذج لتحليل صور جديدة واكتشاف ما بها.

5. النتائج والتنفيذ (Deployment & Results)

تُظهر النتائج على شاشة المستخدم أو تُدمج في نظام أكبر مثل سيارة ذاتية القيادة أو نظام أمان.

التحديات والقيود الحالية

رغم التطور الكبير، لا يخلو استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا المجال من بعض التحديات:

• جودة البيانات : النماذج تحتاج إلى بيانات دقيقة ومتنوعة، وإلا ستكون النتائج غير موثوقة.
• الخصوصية : استخدام الصور والفيديوهات يتطلب معالجة دقيقة للحفاظ على خصوصية المستخدمين.
• التكاليف : تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يتطلب أجهزة قوية ومعالجات متقدمة.
• التحيزات (Bias) : إذا كانت البيانات غير متوازنة، قد يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة أو غير دقيقة.

مستقبل تحليل الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي

نتحدث هنا عن مستقبل واعد مليء بالإمكانات، ومن المتوقع أن تتطور هذه التكنولوجيا نحو:

• التحليل الزمني الحقيقي (Real-Time Video Analytics) .
• التكامل مع إنترنت الأشياء (IoT) لتفعيل أنظمة ذكية أكثر.
• تحسين الواقع المعزز (AR) باستخدام تحليل بصري متقدم.
• تحليل السياق الاجتماعي من خلال تفسير المشاعر والتفاعل بين الأشخاص.