УДК 004
Пантелеева А.И.
магистрант 1 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЭКОНОМИКЕ
Аннотация: в последние годы использование технологий компьютерного зрения (СУ) 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 (СУ) [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 СУ 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.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/810207/;
2. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/863644/;
3. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/565232/
Panteleeva A.I.
Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)
APPLICATION OF COMPUTER VISION FOR GRAPHICAL INFORMATION ANALYSIS IN ECONOMICS
Abstract: in recent years, the use of computer vision (CV) technologies for analyzing graphical information in economics has become increasingly relevant. With the development of image processing methods, including deep learning, it has become possible to extract valuable data from various graphical materials, such as financial reports, charts, diagrams, and images of goods and services. This article discusses various approaches to applying computer vision for analyzing economic information, including text recognition, chart analysis, product condition assessment, and advertising material analysis. The paper also explores the prospects of integrating these technologies into economic decision-making and forecasting processes.
Keywords: computer vision, image processing, economic analysis, deep learning, text recognition, chart analysis, forecasting, financial reports.