Константин Абзац – Искусственный интеллект в трихологии диагностика волос по фото (страница 4)

Трихологи и врачи: второй пилот в кабинете

А теперь самое интересное – врачи. На первый взгляд может показаться, что ИИ-диагностика – это конкурент для трихолога. Зачем идти к специалисту, если приложение само все скажет? Но на самом деле все с точностью до наоборот. Для врача это не конкурент, а лучший ассистент, который экономит кучу времени.

Вдумайтесь: раньше доктору нужно было вручную изучать снимки, подсчитывать количество волос в фазе роста, измерять толщину каждого волоска. Это долго и кропотливо. Теперь нейросеть делает это за секунды, выдавая готовую карту кожи головы с цифрами и графиками. Врач освобождается от рутины и может сосредоточиться на главном – на постановке диагноза и разработке стратегии лечения. Он смотрит на данные, которые подготовил алгоритм, и использует свой опыт, чтобы понять причину: это гормональный сбой или просто нехватка витаминов? ИИ видит следствие, а врач ищет причину. Вместе они – идеальная команда.

Салоны красоты и стайлисты: предупрежден – значит вооружен

Не стоит забывать и про индустрию красоты. Парикмахеры и стайлисты каждый день работают с волосами клиентов. Сколько раз они сталкивались с ситуацией, когда делают укладку или окрашивание, а волосы ведут себя непредсказуемо? Или клиент жалуется на выпадение, но мастер не может оценить масштаб проблемы.

С помощью ИИ-диагностики салон может предложить клиенту совершенно новый уровень сервиса. Перед началом любых процедур мастер делает снимок и получает объективные данные о состоянии кожи головы и волос. Это позволяет подобрать максимально щадящее окрашивание, если волосы истончены, или порекомендовать домашний уход, который действительно нужен. А главное, это защищает самого мастера. Если клиент приходит с проблемой, а после процедуры она усугубляется, у салона есть объективный снимок до, который доказывает, что проблема была уже на входе. Это снимает кучу конфликтов и повышает лояльность клиентов, которые видят профессиональный подход.

Как видите, круг пользователей этой технологии невероятно широк. От обычной девушки, которая хочет красивые фото в Instagram, до серьезного профессора-трихолога, который ищет новые методы лечения. ИИ в трихологии – это не игрушка для гиков, а рабочий инструмент для всех, кто так или иначе сталкивается с волосами. А теперь давайте подумаем: к какой из этих групп относитесь вы? И не хотели бы вы однажды заглянуть под микроскоп в свой собственный скальп, чтобы узнать о нем всю правду?

Часть 2. Анатомия алгоритма: как нейросеть видит ваши волосы

Превращаем пиксели в данные: подготовка снимка

Представьте, что вы решили познакомиться с кем-то через приложение для знакомств. Вы можете написать идеальную анкету, но если ваше фото будет размытым, тёмным или вполоборота, алгоритм приложения просто не сможет вас никому показать, а люди пролистнут мимо, даже не прочитав текст. С нейросетями для диагностики волос всё обстоит очень похоже. Мы уже знаем, что такое диагностика по фото, помним про микроскопы и даже немного понимаем, как алгоритмы превращают картинку в результат. Но между тем моментом, когда вы нажимаете кнопку «сделать снимок», и тем, когда нейросеть выдаёт вердикт, происходит целое детективное расследование. И первый, самый важный этап этого расследования – подготовка снимка, или, как это называют разработчики, препроцессинг.

Когда вы делаете фотографию, даже на самую современную камеру смартфона, она состоит из миллионов крошечных элементов – пикселей. Каждый пиксель для компьютера – это просто число, описывающее его цвет и яркость. Для нас это картинка, на которой мы видим корни волос и кожу головы. Для нейросети это бессмысленный набор цифр, мешанина из оттенков и теней. Её задача – разобраться в этом хаосе, но ей нужно помочь. Это как если бы вы дали человеку, не знающему нот, партитуру симфонии и попросили сыграть на пианино. Человек увидит кучу черных кружочков на линейках, но не поймет, с какой стороны подойти к инструменту. Наша задача – превратить эту партитуру в простые цифровые ноты, где каждая клавиша подписана.

Что видит машина, а что видим мы?

Первое, что делает любой умный сервис диагностики, получив ваше фото, – приводит его к единому стандарту. В реальности мы присылаем снимки, сделанные в совершенно разных условиях. Один пользователь фотографирует кожу головы при ярком солнечном свете на балконе, другой – вечером под лампой с жёлтым светом, а третий и вовсе использует вспышку, которая создаёт жирные блики на коже. Для нейросети, которая обучалась на тысячах других снимков, такой разброс условий становится настоящей проблемой. Алгоритм обучен находить закономерности, а тут они каждый раз выглядят по-новому.

Поэтому первый шаг подготовки – нормализация. Программа анализирует освещение на снимке и пытается его выровнять. Она убирает лишние тени, приглушает слишком яркие участки и делает цвета более «стандартными». Это как если бы вы перед разговором с иностранцем надели на него наушники с синхронным переводом – смысл слов остаётся тем же, но форма становится понятной для восприятия. Алгоритму всё равно, какого цвета была лампа у вас в ванной, ему важно увидеть реальное состояние кожи и волосяных фолликулов без искажений.

Далее наступает очередь калибровки масштаба. Вы когда-нибудь задумывались, что значит приблизить фото на телефоне? Для нейросети «близко» или «далеко» – неочевидные понятия. Если вы сфоткаете затылок с расстояния 5 сантиметров, а ваш друг сделает фото с 15, то масштаб волос и пор на этих снимках будет кардинально отличаться. Чтобы нейросеть могла корректно сравнить ваши фолликулы с эталонными или отследить их изменения через месяц, она должна понимать физический размер объекта. Поэтому на этапе подготовки программа ищет на изображении ориентиры. Это может быть специальная насадка на камеру, или же алгоритм автоматически определяет размер по фрагменту кожи с известными параметрами. В результате снимок масштабируется так, чтобы один пиксель соответствовал строго определённому количеству микрометров вашей кожи. Только после этого сравнение «до и после» будет честным.

Математическая чистка: убираем лишнее

Следующий этап – самый интересный. Нейросеть начинает сегментацию изображения. Говоря простым языком, она проводит границы. Нам с вами очевидно, где на фото заканчивается кожа и начинается волос, где чешуйка перхоти, а где просто пылинка, случайно попавшая в кадр. Для машины это всё просто скопления пикселей разного цвета. Алгоритм начинает аккуратно отделять зёрна от плевел.

С помощью сложных математических фильтров программа выделяет контуры каждого волоска, отделяя их от фона. Она определяет границы фолликулов, находит устья сальных желёз и отмечает участки с шелушением. По сути, она создаёт маску изображения: вот здесь у нас кожа, здесь волосы, а это, скорее всего, артефакт, который нужно проигнорировать. Этот этап критически важен, потому что именно от него зависит, что именно будет анализировать нейросеть дальше. Если алгоритм ошибётся и примет тень от челки за редеющий участок, то и рекомендации будут неправильными.

В этот момент происходит и так называемое улучшение изображения. Не пугайтесь, речь не про инстаграм-фильтры, которые добавляют вам веснушек или делают губы пухлее. Это математическое улучшение контраста между структурами. Программа может слегка увеличить резкость на границах волосков, чтобы нейросеть точнее посчитала их количество, или, наоборот, слегка размыть фон, чтобы он не отвлекал внимание от главного – кожи головы.

Вспомните, как вы когда-нибудь пытались разглядеть созвездия на ночном небе. Сначала вы видите просто россыпь звёзд. Но если взять бинокль или, в идеале, телескоп и настроить резкость, звёзды перестают быть просто точками, и вы начинаете различать их цвет, яркость, а иногда и двойные системы. Вот что делает подготовка снимка для нейросети. Она настраивает этот цифровой телескоп, чтобы вместо хаотичного набора пикселей увидеть структурированную картину здоровья ваших волос.

И только после того, как изображение очищено, нормализовано и размечено, оно передаётся в самое сердце системы – непосредственно в нейросеть, которая уже занимается классификацией проблем, поиском фолликулов и построением карты кожи головы. Вся эта сложная подготовительная работа происходит за доли секунды, оставаясь для нас абсолютно невидимой. Мы просто нажимаем кнопку и получаем результат, даже не подозревая, какой титанический труд скрывается за этой простотой. А ведь от качества этого первого, подготовительного этапа зависит успех всей диагностики. Это как фундамент дома: если он кривой, то и весь дом, каким бы красивым он ни был, долго не простоит.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.