Топ технологій розпізнавання зображень у 2025

Ви думаєте, що інструменти розпізнавання зображень з'явилися разом зі штучним інтелектом? Не зовсім!

Перші спроби навчити комп'ютер розпізнавати зображення були зроблені ще в 1960-70-х роках. Це були дуже прості та повільні системи, які могли розпізнавати лише основні форми. Але це був початок історії.

Справжній прорив стався у 2001 році, коли програма розпізнавання зображень навчилася ідентифікувати обличчя. Але це досягнення усе ще було експериментальним і не підходило для масового впровадження. 

Наступна велика віха – 2009 рік. Google випустила додаток Goggles, який ошелешив юзерів можливостями візуального пошуку та доповненої реальності. На той час це був революційний досвід, дуже наближений до сучасних сервісів та додатків із розпізнаванням зображень. 

Як працював Goggles? Додадок сканував зображення з камери та відправляв його для обробки на сервери Google. За кілька секунд користувач отримував інформацію: назву об'єкта, історичну довідку, посилання на ресурси або переклад тексту. Можна сказати, що Goggles був “прабатьком” знайомого нам Google Lens.

Приблизно з 2011 року софт для розпізнавання зображень почав активно впроваджуватись в різних сферах і галузях. Наприклад, поліція Нью-Йорка активно використовує системи розпізнавання облич для ідентифікації підозрюваних. За перші п'ять з половиною років використання цієї технології було здійснено 2878 арештів.

Ці технології настільки інтегрувалися в наше життя, що ми їх більше не помічаємо. Ви навряд чи будете здивовані штрафом за перевищення швидкості, який отримали після проїзду повз приховану камеру. Або можливістю знайти товар на маркетплейсі, просто зробивши фото.

Але що ми насправді знаємо про технології розпізнавання зображень? Як вони працюють? Яке майбутнє нас чекає завдяки цим рішенням? Давайте розберемося.

Що таке розпізнавання зображень?

Передусім зазначимо: розпізнавання зображень ≠ комп'ютерний зір.

Розпізнавання зображень — це процес, під час якого система аналізує зображення та визначає, що на ньому зображено. Йдеться про такий функціонал як: : 

• Ідентифікація об'єктів (наприклад, «на цій фотографії зображена кішка»);

• Розпізнавання облич;

• Виявлення тексту (OCR-технології);

• Класифікація локацій (місто, природа, інтер'єр тощо).

Тож розпізнавання зображень – це конкретне завдання в рамках більш широкої галузі комп'ютерного зору. Остання охоплює усі технології та методи, які дозволяють комп'ютеру «бачити» та інтерпретувати візуальні дані так само, як людина:

• Розпізнавання зображень та об'єктів;

• Відстеження руху;

• Сегментація (визначення меж об'єктів);

• Аналіз глибини (3D);

• Аналіз відео в режимі реального часу тощо. 

Тобто розпізнавання фото за допомогою ШІ можно порівняти із реакцією мозку на картинку. Умовно кажучи, мозок каже нам: “на фотографії зображена дівчинка”. Водночас комп’ютерний зір – це увесь процес в комплексі: очі надають візуальні дані, мозок обробляє їх, аналізує та ухвалює рішення. 

Як працює розпізнавання зображень?

 Все починається з зображення, яке надходить у систему. Система розпізнавання працює за принципом «від простого до складного»:

1. Попередня обробка. Якість зображення покращується, шуми та непотрібні деталі видаляються, яскравість і контраст нормалізуються.
2. Виділення ознак. Комп'ютер шукає важливі деталі: краї, кути, текстури, кольори або контури об'єктів. Усе аби визначити, що може бути релевантним для класифікації.
3. Класифікація. На основі виявлених ознак система використовує алгоритми (наприклад, нейронні мережі або SVM) для визначення класу, до якого належить об'єкт: “кішка”, “собака”, “людина” тощо.

Після аналізу майже будь-яке програмне забезпечення для розпізнавання зображень може відображати мітку на екрані, передавати дані в іншу програму або запускати автоматичну дію (наприклад, відкривати ворота після розпізнавання номерного знака автомобіля).

Методи розпізнавання зображень

1. Класичні методи (до ери нейронних мереж: приблизно до 2012 року)

Колись додатки для розпізнавання об’єктів покладалися на ручне виділення ознак.

• Метод опорних векторів (Support Vector Machines, SVM). Зображення розділяється на блоки, розраховуються гістограми кольорів/текстур. На основі цього SVM класифікує об'єкти (наприклад, “кіт”, а не “собака”).

• SIFT, SURF, HOG – виділення ознак. Застосовується для розпізнавання об'єктів з різними масштабами та перспективами. Добре працює в завданнях, що вимагають геометричної надійності (наприклад, розпізнавання логотипів або орієнтирів).

• KNN (метод k-найближчих сусідів). Порівнює нове зображення з відомими. Чим ближче воно за характеристиками до своїх ”сусідів”, тим вища ймовірність, що воно належить до того самого класу. Просте у впровадженні, але не масштабоване.

2. Нейромережі для зображень (сучасний підхід)

• Згорткові нейронні мережі (Convolutional Neural Networks, CNN) – золотий стандарт комп’ютерного зору. Використовується в більшості сучасних систем (Google Lens, камери смартфонів, системи відеоспостереження). Додатки для розпізнавання зображень на основі CNN “навчаються” автоматично виділяти важливі ознаки. Шари мережі поступово розпізнають зображення: від простих форм (лінії, кути) до складних об'єктів (обличчя, предмети).

Популярні архітектури для створення ПЗ розпізнавання зображень:

• LeNet — перша успішна CNN (1998), розпізнавання цифр;

• AlexNet (2012) — спричинила бум штучного інтелекту.

• VGG, ResNet, Inception — глибші, точніші та швидші мережі.

• RCNN / YOLO / SSD (для виявлення об'єктів). Не лише ідентифікують, що зображено, але й визначають, де об'єкт знаходиться на зображенні. Використовуються в системах спостереження, автономних транспортних засобах, AR-додатках.

• Генеративні змагальні мережі (Generative Adversarial Networks, GAN). Використовуються не стільки для розпізнавання, скільки для генерації зображень. Але їх можна використовувати для поліпшення якості, “зафарбовування” або розуміння складних об'єктів.

Приклади використання в конкретних галузях

Ми буквально оточені програмними рішеннями для розпізнавання зображень. Берете телефон? Привіт, Face ID або Android Face Unlock. Відкриваєте Snapchat, щоб застосувати фільтр? Камера розпізнає ваше обличчя, очі та губи в реальному часі (технологія FaceMesh). Відвідуєте Китай і не розумієте назву вулиці? На допомогу приходить «фоторежим» Google Translate. Навіть штрих-коди та QR-коди — це класичне мобільне розпізнавання зображень.

Але це повсякденні приклади. Давайте розглянемо кейси використання розпізнавання зображень у більш “серйозних” сферах.

Розпізнавання зображень у діагностиці в галузі охорони здоров'я

Медицина є однією з найбільш чутливих та важливих сфер застосування комп’ютерного зору. Нейронні мережі навчаються виявляти пухлини, аномалії та інші патології на МРТ, рентгенівських знімках та ультразвукових дослідженнях. Спеціальний софт для розпізнавання зображень допомагає виявляти ризик ранньої меланоми шляхом аналізу звичайної фотографії родимки. У проектах Google Health штучний інтелект виявляв рак молочної залози точніше за досвідчених радіологів.

Застосування в агрокомплексі та моніторингу врожаю

Дрони та супутники створюють зображення сільськогосподарських зон, які потім обробляються нейронними мережами. Ці системи можуть виявляти ділянки з поганим ростом врожаю, ознаками хвороб, посухи або зараження шкідниками. Раніше такі проблеми виявлялися візуально, часто занадто пізно. Сьогодні штучний інтелект для розпізнавання зображень може виявляти проблеми ще до того, як їх помітять люди.

Понад те, AI у сільському господарстві допомагає контролювати стадії росту рослин, прогнозувати врожайність, контролювати регулярність поливу і навіть автоматично сортувати фрукти та овочі за ступенем зрілості та якістю. Наприклад, камери на сільськогосподарських об'єктах визначають, які яблука потрібно зібрати сьогодні, а яким ще варто дозріти.

Промисловий контроль якості за допомогою розпізнавання зображень

Камери зі штучним інтелектом та контролюють якість продукції через сегментацію зображень: виявляють тріщини, відхилення форми, помилки маркування. Наприклад, на заводах BMW такі системи перевіряють відповідність компонентів перед складанням. На лініях розливу Coca-Cola камери виявляють навіть невеликі дефекти пляшок та автоматично відбраковують їх.

Розпізнавання зображень у логістиці та управлінні запасами

У цій галузі сучасний софт для розпізнавання зображень є незамінним. Камери з ШІ на складах і в розподільчих центрах розпізнають штрих-коди, QR-коди і навіть текст на упаковці — в реальному часі, без участі людини. Це дозволяє швидше сортувати, відстежувати товари і перевіряти цілісність упаковки. Камери виявляють пошкодження вантажу, неправильне маркування або порушення умов зберігання (наприклад, відкриту коробку або відсутність пломби).

У транспортній логістиці передове розпізнавання зображень використовується для фіксації номерних знаків вантажівок, контролю в'їзду та виїзду з об'єктів, а також автоматичної реєстрації часу прибуття та відправлення. Це усуває людські помилки та підвищує точність обліку — ключова перевага сучасного логістичного програмного забезпечення, що працює на основі розпізнавання зображень.

Кур'єрські служби використовують софт для розпізнавання зображень в процесі доставлення, аби перевіряти адреси, документи та навіть особу одержувача. Деякі компанії використовують камери у фургонах для моніторингу дорожніх умов, поведінки водіїв та запобігання аваріям.

Розпізнавання зображень у сфері безпеки та спостереження

У сфері безпеки та правоохоронної діяльності програми для співставлення зображень допомагають знаходити підозрюваних у натовпі, виявляти забуті або небезпечні предмети в громадських місцях тощо. Розпізнавання за допомогою дронів та камер допомагає аналізувати поведінку натовпу під час масових заходів.

Наприклад, лондонська поліція веде моніторинг розпізнавання облич в реальному часі під час демонстрацій та концертів. В аеропортах США біометричні камери швидко зіставляють обличчя пасажирів з даними їхніх паспортів без контакту та черг.

Інструменти розпізнавання зображень для ритейлу та eCommerce

В сфері роздрібної торгівлі та електронної комерції сервіси розпізнавання зображень здебільшого застосовуються для оптимізації та автоматизації. Наприклад, системи допомагають контролювати викладку товарів і дотримання планограм, швидко проводити інвентаризацію та відстежувати наявність товарів на полицях. Завдяки розпізнаванню цінників і штрих-кодів магазини можуть автоматично оновлювати інформацію про товари, зменшуючи кількість помилок та навантаження на персонал.

Тим часом візуальний пошук у e-Commerce стає потужною конкурентною перевагою, тож в майбутньому має стати стандартом. Додатки для візуального розпізнавання дозволяють покупцям знаходити товари за допомогою фото, а функції віртуальної примірки роблять онлайн-покупки більш зручними та персоналізованими.

Аналіз поведінки клієнтів за допомогою комп'ютерного зору допомагає оптимізувати розміщення товарів і вдосконалити маркетингові стратегії. В підсумку, ці технології роблять ритейл більш ефективним, а шопінг – простішим та приємнішим.

Найкращий софт для розпізнавання зображень у 2025 році

Сьогодні ринок технологій розпізнавання зображень пропонує широкий спектр рішень: від потужних хмарних платформ до гнучких бібліотек з відкритим кодом. Найкраще програмне забезпечення визначається не лише за точністю моделі, але й за тим, наскільки легко його можна інтегрувати в бізнес-процеси та адаптувати до конкретних завдань. Ось лідери, на яких варто звернути увагу:

• Google Cloud Vision AI

Один з найпопулярніших інструментів, потужний механізм розпізнавання зображень. Підтримує розпізнавання об'єктів, тексту, облич, логотипів, а також класифікацію зображень. Відомий своєю масштабованістю та високою точністю. Ідеально підходить для аналізу великих обсягів даних і легко інтегрується через API.

• Amazon Rekognition

Хмарне рішення від AWS. Ідеально підходить для розробників, яким потрібна надійна та гнучка система. Rekognition не просто забезпечує виявлення об’єктів на фото: система може розпізнавати обличчя, емоції, об'єкти, сцени та текст. Містить вбудовані інструменти для моніторингу в реальному часі та аналізу відео. Широко використовується в сферах безпеки та ритейлу.

• Microsoft Azure Computer Vision

Пропонує широкий набір функцій: OCR, просунутий аналіз зображень, робота з описами, метаданими, просторове розуміння. Azure легко масштабується та підтримує готові до використання сценарії для додатків у сферах охорони здоров'я, транспорту та виробництва.

• OpenCV + TensorFlow (or PyTorch)

Для команд, які віддають перевагу повній гнучкості та контролю, найкращим вибором є опенсорсний стек. OpenCV забезпечує базову обробку зображень, а TensorFlow/PyTorch дозволяє навчати та розгортати нейронні мережі. Це вимагає високої експертизи, але надає майже необмежені можливості кастомізації.

• Viso Suite

Повнофункціональна no-code/low-code платформа для створення систем комп'ютерного зору. Дозволяє компаніям швидко запускати рішення без глибоких знань у галузі програмування. Підтримує всі ключові функції: від штучного інтелекту для розпізнавання зображень до аналізу поведінки в режимі реального часу.

• Clarifai

Універсальна платформа, що пропонує як готові рішення для ідентифікації об'єктів, так і інструменти для навчання власних моделей. Працює з зображеннями та відео, може використовуватися для візуального пошуку, фільтрації контенту, контролю якості тощо. Особливо цінується за зручний інтерфейс та високоякісний API.

• IBM Watson Visual Recognition

Підходить для великих підприємств та проектів з високими вимогами до надійності й аналітики. Здатний класифікувати зображення, виявляти аномалії, аналізувати дефекти та відстежувати тенденції на основі візуальних даних.

Вибір між бібліотеками з відкритим кодом і комерційними платформами є одним з ключових рішень при запуску будь-якого проекту в області комп'ютерного зору. Відкритий код означає свободу, гнучкість і контроль. Комерційні рішення пропонують швидкість, простоту і підтримку. Але якщо ви хочете усе одразу, єдиним рішенням є розробка кастомного софту. 

Новітні тренди в сфері розпізнавання зображень

У 2025 році додатки для виявлення об'єктів виходять за межі серверних систем. Все більше рішень переходять на периферійні обчислення. Це означає, що фотографії та відео обробляються безпосередньо на смартфонах, камерах, дронах або роботах, без необхідності надсилати дані в хмару. Такий підхід прискорює аналіз, заощаджує трафік і є особливо важливим для конфіденційних завдань: від охорони здоров'я до безпеки.

Водночас штучний інтелект стає все більш персоналізованим. Алгоритми тонко адаптуються під конкретного користувача чи під окремий бізнес. Вони враховують поведінку, уподобання, контекст та історію взаємодії.

У сфері споживчих додатків все більшої популярності набувають фото- та відеосервіси на базі штучного інтелекту. Вони можуть аналізувати зовнішність, емоції, стиль, вік і навіть настрій людини в реальному часі.

Виклики та перспективи

Попри вражаючий прогрес, сучасні програми розпізнавання фото все ще мають обмеження. Системи ШІ можуть припускатися помилок в умовах поганого освітлення, незвичайних кутів, низької якості зображень або через брак візуальних даних для точної класифікації. Розпізнавання облич з різними етнічними рисами залишається особливо складним завданням, що впливає на точність і викликає занепокоєння громадськості.

Етичні питання та конфіденційність залишаються на першому плані. Використання візуального ШІ в громадських місцях, магазинах або онлайн-додатках часто відбувається без явної згоди користувачів. Дуже важливо дотримуватися законів про захист даних (таких як GDPR) і забезпечувати прозорість: хто, де і як використовує візуальні дані.

Нарешті, ключовим завданням є забезпечення точності та об'єктивності моделі. Алгоритми навчаються на наборах даних, і якщо вони містять упередженість або недостатнє представлення певних груп, результати будуть викривлені. Ось чому розробники все частіше впроваджують механізми аудиту штучного інтелекту, а компанії інвестують не лише в технології, але й в етику їх використання.

Висновки

Глобальний ринок розпізнавання зображень швидко зростає. За даними Fortune Business Insights, у 2025 році його обсяг сягне 58,56 млрд доларів, а до 2032 року зросте до 163,75 млрд доларів, із середньорічним темпом зростання у 15,8%. Такий прорив зумовлений впровадженням ШІ у різних галузях, зокрема в охороні здоров'я, ритейлі та виробництві.

Якщо ви хочете реалізувати передові рішення для розпізнавання зображень, наша команда готова запропонувати індивідуальний підхід, адаптований до особливостей вашого бізнесу. Ми забезпечуємо розробку та інтеграцію систем, що відповідають вашим вимогам і галузевим стандартам.

Обов'язково ознайомтеся з нашим кейсом автоматизації процесу оренди вантажних шин за допомогою диджиталу та комп'ютерного зору. Ми розробили для клієнта систему, яка розпізнає стан шин за допомогою фото, відстежує знос у реальному часі та допомагає клієнтам приймати швидкі та вірні рішення. Яскравим прикладом того, як технології розпізнавання зображень працюють на практиці, є підвищення прозорості, швидкості та ефективності в логістиці.

FAQ