Пантелеева А.И.
ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЭКОНОМИКЕ *
Аннотация:
в последние годы использование технологий компьютерного зрения (CV) для анализа графической информации в экономике становится все более актуальным. С развитием методов обработки изображений, включая глубокое обучение, стало возможным извлечение полезных данных из различных графических материалов, таких как финансовые отчеты, графики, диаграммы, а также изображения товаров и услуг. В статье рассматриваются различные подходы к применению компьютерного зрения для анализа экономической информации, включая распознавание текста, анализ графиков, оценку состояния товаров и анализ рекламных материалов. Также исследуются перспективы внедрения этих технологий в процессы принятия экономических решений и прогнозирования.
Ключевые слова:
компьютерное зрение, обработка изображений, экономический анализ, глубокое обучение, распознавание текста, анализ графиков, прогнозирование, финансовые отчеты
Компьютерное зрение (CV) [1] является одной из ключевых технологий, которые значительно расширяют возможности анализа экономической информации. Основным преимуществом компьютерного зрения является возможность извлечения данных из графической информации, которая традиционно использовалась в качестве вспомогательного средства, а не основного источника для анализа. Благодаря достижениям в области обработки изображений и машинного обучения, компьютерное зрение позволяет эффективно интерпретировать графики, диаграммы, схемы и другие визуальные данные, предоставляя более точные и быстрые решения для анализа экономических процессов.В экономике существует множество приложений для применения технологий компьютерного зрения, от анализа отчетности и мониторинга финансовых показателей до оценки рыночных трендов и поведения потребителей. Например, автоматическое извлечение данных из финансовых отчетов и их визуализация позволяет ускорить процессы анализа, сводя к минимуму человеческий фактор и повышая точность прогнозов. Также технологии компьютерного зрения применяются для анализа изображений товаров, отслеживания изменений на товарных рынках и в сфере услуг, а также для анализа рекламных материалов, что дает новые возможности для исследования потребительских предпочтений.Современные методы компьютерного зрения для анализа графической информации в экономике включают в себя несколько ключевых технологий, каждая из которых имеет свою уникальную роль в обработке данных. Одним из наиболее широко применяемых методов является распознавание текста на изображениях (OCR — Optical Character Recognition) [2]. Эта технология позволяет извлекать текстовые данные из графических источников, таких как сканы документов, изображения финансовых отчетов, контрактов, заявлений и других экономических документов. OCR-системы, основанные на глубоких нейронных сетях, способны работать с изображениями разного качества и извлекать текст с высокой точностью, что значительно ускоряет процесс обработки информации, особенно в условиях большого объема данных. Эти системы могут применяться для автоматического создания электронных документов из сканированных бумажных источников, что значительно облегчает анализ и архивирование информации.Анализ графиков и диаграмм — еще одна важная область применения компьютерного зрения в экономике. Для этого используются методы обработки изображений и глубокого обучения, которые позволяют распознавать и анализировать визуальные представления данных, такие как линейные графики, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы и другие типы графических объектов. Для этого применяются свёрточные нейронные сети (CNN) [3], которые обучаются на примерах графиков и диаграмм для извлечения значимых данных. Эти алгоритмы могут выявлять такие элементы, как оси, линии трендов, а также числовые значения, отображаемые на графиках, что позволяет автоматизировать процесс сбора информации и анализировать данные в реальном времени.Кроме того, методы классификации изображений и сегментации играют ключевую роль в анализе товаров и услуг, представленных на изображениях. Например, для оценки состояния товаров, маркировки или упаковки, используют нейронные сети для классификации объектов на изображениях и их последующего анализа. Сегментация помогает выделить отдельные элементы на изображении и оценить их характеристики, что важно для анализа потребительского поведения или для мониторинга состояния товаров на рынке.Методы компьютерного зрения активно внедряются в практическую экономику, где они могут значительно повысить эффективность обработки данных и улучшить качество аналитических выводов. Одним из основных применений является анализ финансовых отчетов, особенно тех, которые включают графики, таблицы и диаграммы. Технологии компьютерного зрения позволяют быстро извлекать числовые данные и визуальные элементы из отчетов, что значительно ускоряет процесс анализа и минимизирует человеческий фактор. Например, автоматическое извлечение данных из квартальных или годовых отчетов компаний позволяет аналитикам более оперативно обрабатывать информацию о прибыли, доходах, расходах и других ключевых показателях, а также выявлять тренды и аномалии в финансовых показателях. Это особенно полезно для крупных аналитических компаний и инвестиционных фондов, где необходима быстрая обработка больших объемов данных.Анализ товарных рынков также значительно выигрывает от использования компьютерного зрения. Визуальный анализ товаров и услуг с помощью компьютерного зрения позволяет оценить состояние рынка, выявить новые тенденции в потребительских предпочтениях и провести мониторинг цен на товары. Например, на основе изображений товаров можно анализировать изменения в упаковке, состоянии продуктов, а также отслеживать появление новых брендов и их конкурентоспособность на рынке. Технологии распознавания изображений могут помочь в анализе ценовых изменений и динамики спроса на определенные товары, что позволяет более точно прогнозировать рыночные колебания и принимать решения, направленные на оптимизацию ассортимента или ценовой политики.Анализ рекламных материалов является еще одной важной областью применения компьютерного зрения в экономике. Визуальные данные, такие как изображения рекламных баннеров, постеров или видео, предоставляют ценную информацию о маркетинговых стратегиях и потребительских реакциях. С помощью технологий компьютерного зрения можно анализировать, какие изображения и визуальные элементы вызывают наибольший отклик у аудитории. Это позволяет компаниям оптимизировать рекламные кампании, улучшить восприятие бренда и повысить их эффективность. Например, с помощью распознавания лиц и анализа эмоций можно отслеживать реакцию потребителей на рекламные материалы и адаптировать их для различных целевых аудиторий.Системы компьютерного зрения также активно используются в мониторинге финансовых активов, таких как ценные бумаги или валюты, особенно в контексте инвестиций и трейдинга. С помощью технологий CV можно отслеживать изображения или графики, связанные с состоянием финансовых рынков, и выявлять сигналы, которые могут указывать на важные изменения в рыночных условиях. Например, анализ графиков фондовых индексов или валютных курсов в реальном времени помогает трейдерам и аналитикам принимать более обоснованные решения, что в свою очередь влияет на общую финансовую ситуацию.Таким образом, компьютерное зрение имеет широкое и многообещающее применение в экономическом анализе, обеспечивая более эффективную обработку информации и улучшение качества аналитических выводов в различных областях экономики.В будущем технологии компьютерного зрения будут продолжать развиваться и находить все новые области применения в экономике. С увеличением объема данных и улучшением алгоритмов машинного обучения, можно ожидать дальнейшее улучшение точности и скорости обработки графической информации. Технологии глубокого обучения, такие как нейронные сети и трансформеры, будут все более эффективно использоваться для распознавания и интерпретации сложных графических объектов. Это откроет новые возможности для более точного анализа экономической ситуации и более обоснованного принятия решений.Одной из наиболее перспективных областей является интеграция компьютерного зрения с другими технологиями, такими как обработка естественного языка и большие данные. В частности, с помощью мультимодального анализа, объединяющего текстовые и графические данные, можно получать более полное представление о состоянии экономики и делать более точные прогнозы. Это позволит создать новые системы, которые будут автоматически анализировать экономические данные из различных источников и предоставлять прогнозы в реальном времени.Технологии компьютерного зрения открывают новые возможности для анализа графической информации в экономике, значительно ускоряя процессы обработки и анализа данных. Внедрение этих технологий помогает улучшить точность прогнозов и повысить эффективность принятия экономических решений. С развитием методов глубокого обучения и интеграции с другими аналитическими технологиями, применение компьютерного зрения в экономике будет продолжать расширяться, предоставляя новые возможности для исследования рыночных тенденций и управления экономическими процессами.
Номер журнала Вестник науки №1 (82) том 2
Ссылка для цитирования:
Пантелеева А.И. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЭКОНОМИКЕ // Вестник науки №1 (82) том 2. С. 1102 - 1107. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/20745 (дата обращения: 23.06.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+