Wir können durch die Kameras unserer Smartphones Fotos machen und ein Video filmen. Außerdem können wir diese Bilder und Videos problemlos über das Internet weitergeben. Instagram ist das größte Beispiel dafür. Auch auf YouTube sehen sich die Menschen jeden Tag Milliarden von Videos an.
Das Internet enthält eine Fülle von Bildern und Texten. Um jedoch die Suche durchzuführen und die Fotos zu finden, folgen Bilder, die Sie auf Computern suchen, einem Algorithmus und erkennen, was das Bild enthält. Der Computer kann nicht sehen. Stattdessen sucht er nur nach den definierten Vektoren und Darstellungen. Dieser Artikel soll Ihnen helfen zu verstehen, was Computervision ist und wie sie dem Computer hilft, Bilder und Videos zu identifizieren.

Was ist Computervision?

Computer Vision ist ein Lehrgebiet aus der Informatik. Dieses Feld hilft Computern, Bilder zu sehen, zu verarbeiten und zu identifizieren, genau wie wir es tun, und eine genaue Ausgabe zu liefern. Computervision ist vergleichbar mit der Schulung eines Computers über menschliche Instinkte und Intelligenz. Das sieht zwar nach einer einfachen Aufgabe aus, aber es ist eine Herausforderung, Computer dazu zu bringen, die Bilder zu verstehen und zu erkennen.

Wie Computer Vision funktioniert

Bei verschiedenen Aufgaben ist der Einsatz von Computersehen und anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz Standard. Alle Anerkennung gebührt den Techniken und Methoden des Tiefenlernens. CNN oder konventionelle neuronale Netze sind der Grund für das, was diese Technologie bisher erreicht hat. Um eine Computervision durch CNN aufzubauen, müssen Sie diese vier Schritte befolgen:
1. Zuerst müssen Sie nach der Beschriftung der Bilder eine Datenbank erstellen oder bereits beschriftete Bilder verwenden. Die Anmerkungen helfen bei der Bilderkennung und -kategorisierung, bei der Paarung der Klassen und der Boxen, bei der Segmentierung der Bilder nach den Pixeln.
2. Extrahieren Sie die Bilder und ihre Merkmale entsprechend den Aufgaben. Dies wird bei der Modellierung der Probleme helfen.
3. Trainieren eines Modells entsprechend den Merkmalen durch das Tiefenlernmodell. Bei dieser Methode werden die aus Bildern bestehenden Daten eingespeist, die dem maschinellen Lernmodell beim Lernen helfen und die Aufgaben entsprechend lösen.
4. Evaluierung des Modells durch neue Bilder. Dieser Schritt hilft bei der Verfolgung der Genauigkeit des Modells.
Die obige Methode ist ein Beispiel für überwachtes maschinelles Lernen, bei dem der Computer durch Strategien und Daten trainiert wird.

Anwendungen des maschinellen Sehens

Hier sind einige Beispiele dafür, wie sich diese Technologie als nützlich erweisen kann:

1. Organisation des Inhalts

Bei der Organisation der Inhalte hilft uns die Computer-Vision-Technologie bereits jetzt. Apple Photos ist zum Beispiel ein großartiges Beispiel dafür. Sie sammelt die Fotos automatisch und fügt Tags hinzu, so dass alle Ihre Daten in Gruppen verfügbar sind und Sie die Fotos leicht finden können. Mit dieser App können Sie verschiedene Darstellungen Ihrer schönsten Momente erhalten.

2. Die Gesichtserkennung

Gesichtserkennung hilft bei der Erkennung von Gesichtern durch Abgleich mit den Daten. Diese Technologie ist sehr verbreitet, und viele Anwendungen verwenden zu diesem Zweck das Computersehen. Facebook zum Beispiel verwendet das Computersehen zur Identifizierung von Personen auf den Fotos.
Auch bei der biometrischen Authentifizierung wird die Gesichtserkennung eingesetzt. Sie können auch Smartphones finden, die Ihren Bildschirm durch diese Technologie entsperren. Zu diesem Zweck verwendet der Algorithmus eine Frontkamera. Das Bild wird dann in den mobilen Geräten verarbeitet und analysiert, ob die Person, die das Telefon hält, die berechtigte Person ist oder nicht.

3. Erweiterte Realität

Computer Vision hilft auch bei Anwendungen, die mit Augmented Reality arbeiten. Sie hilft Anwendungen mit künstlicher Realität bei der Erkennung physischer Objekte. Darüber hinaus definiert es auch die Tiefe der Objekte in Echtzeit. Mit diesen Informationen kann es virtuelle physische Umgebungen erstellen.

4. Selbstfahrende Autos

Es gibt einige intelligente Fahrzeuge mit Kameras, die Videos aus verschiedenen Winkeln aufnehmen und sie mit dem Eingangssignal teilen. Computer Vision kann dies zur Klassifizierung und Erkennung nutzen. Dann erkennt das System die Objekte um das Fahrzeug herum in Echtzeit, wie z.B. Ampeln, Fußgänger und Straßenkarten. Wenn Sie neugierig sind, wo Sie solche Autos finden können, dann können Sie sich das fortschrittliche Tesla-Auto ansehen. Es handelt sich dabei um intelligente Autos, die auch über Funktionen wie den Autopiloten verfügen.

Wie Computer Vision anders ist

Lassen Sie uns verstehen, inwiefern sich die Computervision von den populären Bereichen wie Computervision, Bildverarbeitung und maschinelles Lernen unterscheidet.

1. Bildverarbeitung

Bei der Bildverarbeitung verarbeiten Maschinen die Rohbilder und transformieren sie. Meist verbessert der Algorithmus die Qualität der Bilder und hält sie als Input für eine bestimmte Aufgabe bereit. Bei der Computervision besteht die Hauptaufgabe jedoch darin, die Bilder zu erklären und zu beschreiben. Zum Beispiel typische Komponenten, Pixelebenen, Rotation der Operationen, Kontrast, Rauschunterdrückung. Andererseits führen Komponenten der Bildverarbeitung Aufgaben entsprechend der Anzahl der Pixel aus.

2. Maschinelle Bildverarbeitung

Die industrielle Bildverarbeitung kann bei der Herstellung der Produkte helfen, indem sie Aufgaben wie die Kontrolle der Gesamtqualität des versiegelten Produkts übernimmt.

3. Computergestützte Bildverarbeitung

Mit Hilfe der Computererkennung können Sie verschiedene komplexe Probleme lösen. Beispielsweise wird die Gesichtserkennung derzeit für Snapchat-Filter verwendet. Auch biometrische Identifikationsverfahren und Google-Bilder nutzen diese Methode zur Bildanalyse.

Fazit

Die Computervision hat eine große Reichweite in der Zukunft und ist eines der beliebtesten Themen im Zusammenhang mit neuen Technologien. Diese Technologie ist anders, weil sie einen anderen Ansatz verwendet, wenn es um Daten geht. Wir sammeln täglich zahlreiche Datenmengen. Anhand dieser Daten können wir Computern beibringen, Objekte zu lernen und zu verstehen. Das Sehen mit dem Computer ist auch ein erstaunlicher Schritt in Richtung künstliche Intelligenz und ermöglicht es Computern, komplexe Aktivitäten ähnlich wie Menschen auszuführen.