УДК 004.827
POSSIBILITIES OF APPLYING CHARLES PIERCE’S SIGN THEORY TO THE COMPUTER’S VISION OPERATION PECULIARITIES
Anna A. Shurmanova1
1 Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia,
shurmanovaaa@mail.ru, orcid.org/0009-0009-4227-3756
Abstract. In the modern world, the trend of mechanization and automation of production, which began in the 19th century, is increasing every day. At the beginning of the XXI century, artificial intelligence is actively developing, in particular, computer vision, used in various fields: from the entertainment industry to medicine and robotics. This article is devoted to substantiating the possibility of applying the theoretical and methodological foundations of the sign theory of Ch. Peirce described in his work “The Beginnings of Pragmatism. Volume 2. Logical foundations of the theory of signs” (1908), to analyze the features of the mechanism of computer vision of such a part of artificial intelligence as Google Images Search. The study includes a review of modern scientific literature on the research topic, semiotic and content analysis of visual signs used by computer vision Google Images Search within a specific user query. As a result of the research, firstly, the theoretical and methodological principles of the sign theory of Ch. Peirce, presented in the work “The Beginnings of pragmatism. Volume 2. Logical foundations of the theory of signs” (1908), secondly, the existing definitions of the concept of “computer vision” are generalized and the features of the mechanism of computer vision Google Images Search as part of artificial intelligence are revealed through the application of theoretical and methodological principles of Ch. Peirce. It is determined that icons and symbols of the symbolic theory of Ch. Peirce can be applied to the study of the mechanism of computer vision (in this case, computer vision is indeed similar to human vision), but consideration of index signs shows that computer vision algorithms are generally more categorical than human ones (since index signs work with human thinking on an intuitive and associative level, a computer does not have such functions).
Keywords: computer vision, Google Images Search, Ch. Peirce’s sign theory, icon, index, symbol
For citation: Shurmanova, А. А. Possibilities of applying Charles Pierce’s sign theory to the computer’s vision operation peculiarities. Digitalization. 2024, 5 (3), pp. 19–29. [in Russian]. EDN MGLETM.
References
1. Афанасьев, Г. И. Анализ возможностей применения компьютерного зрения в рекомендательных интернет-системах / Г. И. Афанасьев, А. Г. Афанасьев, Х. А. Зо // E-Scio. 2022. – №11 (74). EDN: CVEKJV
2. Бахтеев, Д. В. Компьютерное зрение и распознавание образов в криминалистике / Д. В. Бахтеев // Российское право: образование, практика, наука. – 2019. – № 3(111). – С. 66-74. DOI: 10.34076/2410-2709-2019-3-66-74 EDN: HQCMBX
3. Бердников, А. С. Использование компьютерного зрения в искусственном интеллекте / А. С. Бердников, М. И. Кадомцев // Современные стратегии и цифровые трансформации устойчивого развития общества, образования и науки: сборник материалов IX Международной научно-практической конференции, Москва, 15 мая 2023 года. – Махачкала: Общество с ограниченной ответственностью “Издательство АЛЕФ”, 2023. – С. 94-98. EDN: CVXHIE
4. Горячкин, Б. С. Компьютерное зрение / Б. С. Горячкин, М. А. Китов // E-Scio. – 2020. – № 9(48). – С. 317-345. EDN: EBYPIO
5. Жуковский, В. И. Теория изобразительного искусства / В. И. Жуковский // Издательство Алетейя. – 2011. EDN: SDSPGJ
6. Карелина, Е.В. Киберсемиотический подход к теории научных открытий / Е. В. Карелина // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. – 2022. – 12(6). – С. 231-245. DOI: 10.21869/2223-1552-2022-12-6-231-245 EDN: EFHAHG
7. Кравцова, Е. Ю. Компьютерное зрение на основе существующих технологий искусственного интеллекта / Е. Ю. Кравцова, Д. А. Сапрыкин // Инновации. Наука. Образование. – 2022. – № 49. – С. 1049-1055. EDN: VGUUNH
8. Кудрявцев, Н. Г. Практика применения компьютерного зрения и элементов машинного обучения в учебных проектах / Н. Г. Кудрявцев, И. Н. Фролов // Горно-Алтайск: Библиотечно-издательский центр Горно-Алтайского государственного университета. – 2022. – 180 с. EDN: QFYFET
9. Лазарев, Е. А. Применение компьютерного зрения и обработки изображений с помощью нейронных сетей / Е. А. Лазарев // Вестник науки. – 2023. – Т. 5, № 12-1(69). – С. 412-415.
10. Магамедова, Д. М. OpenCV – инструмент компьютерного зрения / Д. М. Магамедова // Тенденции развития науки и образования. – 2020. – № 63-3. – С. 42-48. DOI: 10.18411/lj-07-2020-68 EDN: VQSNYW
11. Перекопновский, Д. И. Применение компьютерного зрения и искусственного интеллекта в современном мире / Д. И. Перекопновский // Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы современной науки, достижения и инновации: Сборник научных статей по материалам XIII Международной научно-практической конференции, Уфа, 15 декабря 2023 года. – Уфа: Общество с ограниченной ответственностью “Научно-издательский центр “Вестник науки”, 2023. – С. 262-265. EDN: UAUDNM
12. Пирс, Ч. Начала прагматизма / Перевод с английского, предисловие В. В. Кирющенко, М. В. Колопотина // СПб.: Лаборатория метафизических исследований философского факультета СПбГУ; Алетейя, 2000. – 352 с. (серия “Метафизические исследования. Приложение к альманаху”). ISBN: 5-89329-278-2
13. Ромахов, К. Д. Применение методов компьютерного зрения для определения границ дорожной разметки / К. Д. Ромахов // Вестник магистратуры. – 2019. – № 9-2(96). – С. 5-8. EDN: ORPYZM
14. Селина, М. А. Сферы применения компьютерного зрения / М. А. Селина // IX Международная научно-практическая конференция имени академика А.Г. Шипунова: Материалы IХ Международной научно-практической конференции, Орел, 25 марта 2022 года. – Орел: Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева. – 2022. – С. 259-263. EDN: WVDNGA
15. Шахин, Г. Сравнительный анализ библиотек компьютерного зрения / Г. Шахин // Colloquium-Journal. – 2019. – № 24-2(48). – С. 137-139. EDN: COFMIG
16. Danesi, M. Cybersemiotics in the Information Age / M. Danesi // Introduction to Cybersemiotics: A Transdisciplinary Perspective. – 2021. – P. 1-16. DOI: 10.1007/978-3-030-52746-4_1
17. Bhatt, D. CNN variants for computer vision: History, architecture, application, challenges and future scope / D. Bhatt, C. Patel, H. Talsania, J. Patel, R. Vaghela, S, Pandya, K. Modi, H. Ghayvat // Electronics. – 2021. – Vol. 10. – Iss. 20. – P. 2470. DOI: 10.3390/electronics10202470 EDN: NRKNQH
18. Chandler, D. Semiotics: the basics / D. Chadler // Routledge. – 2022. DOI: 10.4324/9781003155744
19. Esteva, A. Deep learning-enabled medical computer vision / A. Esteva, K. Chou, S. Yeung, N. Naik // NPJ digital medicine. – 2021. – Vol. 4. – No. 1. – P. 5. DOI: 10.1038/s41746-020-00376-2 EDN: UJBSSU
20. Gayfulin, D. G. Computer vision technologies used in autonomous cars / D. G. Gayfulin, K. A. Popov // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. – 2023. – No. 22. – P. 167-169. EDN: VJLMSG
21. Karn, A. Artificial intelligence in computer vision / A. Karn // International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology. – 2021. – Vol. 6. – No. 1. – P. 2455-2143. DOI: 10.33564/IJEAST.2021.v06i01.037 EDN: JPFITZ
22. Kitaguchi, D. Artificial intelligence-based computer vision in surgery: Recent advances and future perspectives / D. Kitaguchi, N. Takeshita, H. Hasegawa, M. Ito // Annals of gastroenterological surgery. – 2022. – Vol. 6. – No. 1. – P. 29-36. DOI: 10.1002/ags3.12513 EDN: JLZIFN
23. Patrício, D. I. Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review / D. I. Patrício, R. Rieder // Computers and electronics in agriculture. – 2018. – Vol. 153. – P. 69-81. DOI: 10.1016/j.compag.2018.08.001
24. Qi, J. Computer vision-based hand gesture recognition for human-robot interaction: a review / J. Qi, L. Ma, Z. Cui, Y. Yu // Complex & Intelligent Systems. – 2024. – Vol. 10. – No. 1. – P. 1581-1606. DOI: 10.1007/s40747-023-01173-6 EDN: MSPICE
25. Sergeev, D. I. Development of automated computer vision methods for cell counting and endometrial gland detection for medical images processing / D. I. Sergeev, A. E. Andreev, A. O. Drobintseva, S. Cenevska // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. – 2020. – Vol. 32. – No. 3. – P. 119-130. DOI: 10.15514/ISPRAS-2020-32(3)-11 EDN: THKKJO
26. Zhou, L. Computer vision techniques in manufacturing / L. Zhou, L. Zhang, N. Konz // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. – 2022. – Vol. 53. – No. 1. – P. 105-117. DOI: 10.36227/techrxiv.17125652.v2