Vision par ordinateur

Nous pouvons prendre des photos et filmer une vidéo grâce aux caméras de nos smartphones. De plus, nous pouvons facilement partager ces images et ces vidéos par le biais d’Internet. Instagram en est le plus grand exemple. De même, sur YouTube, les gens regardent des milliards de vidéos chaque jour.
L’internet contient une pléthore d’images et de textes. Cependant, pour effectuer la recherche et trouver les photos, les images que vous recherchez sur les ordinateurs suivent un algorithme et reconnaissent ce que l’image contient. L’ordinateur ne peut pas voir. Il se contente de chercher en fonction des vecteurs et des représentations définis. Cet article vous aidera à comprendre ce qu’est la vision par ordinateur et comment elle aide l’ordinateur à identifier les images et les vidéos.

Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est un domaine éducatif issu de l’informatique. Ce domaine aide les ordinateurs à voir, traiter les images et identifier comme nous le faisons et à fournir un résultat précis. La vision par ordinateur est similaire à la formation d’un ordinateur sur les instincts et l’intelligence humaine. Bien que cela semble être une tâche facile, faire comprendre et reconnaître les images par les ordinateurs est un défi.

Comment fonctionne la vision par ordinateur

Dans diverses tâches, l’utilisation de la vision par ordinateur et d’autres domaines de l’intelligence artificielle est la norme. Tout le mérite en revient aux techniques et méthodes d’apprentissage approfondi. Les réseaux CNN ou réseaux neuronaux conventionnels sont à l’origine de ce que cette technologie a permis de réaliser jusqu’à présent. Pour construire une vision par ordinateur grâce à CNN, vous devez suivre ces quatre étapes :
1. 1. D’abord, vous devez créer une base de données après avoir étiqueté les images ou utiliser des images déjà étiquetées. Les annotations aident à la reconnaissance et à la catégorisation des images, en appariant les classes et les cases, en segmentant les images selon les pixels.
2. Extrayez les images et leurs caractéristiques en fonction des tâches. Cela aidera à modéliser les problèmes.
3. Formation d’un modèle en fonction des caractéristiques par le biais du modèle d’apprentissage approfondi. Cette méthode consiste à alimenter les données constituées d’images qui aident le modèle d’apprentissage machine à apprendre et à résoudre les tâches en conséquence.
4. Évaluation du modèle à l’aide de nouvelles images. Cette étape permettra de suivre la précision du modèle.
La méthode ci-dessus est un exemple d’apprentissage machine supervisé qui implique la formation de l’ordinateur par le biais de stratégies et de données.

Applications de la vision par ordinateur

Voici quelques exemples qui montrent comment cette technologie peut être utile :

1. Organisation du contenu

Dans le processus d’organisation du contenu, la technologie de la vision par ordinateur nous aide déjà. Par exemple, Apple Photos en est un excellent exemple. Elle collecte automatiquement les photos et ajoute des balises afin que toutes vos données soient disponibles dans des groupes vous permettant de retrouver facilement les photos. Grâce à cette application, vous pouvez obtenir diverses représentations de vos meilleurs moments.

2. Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale permet de reconnaître les visages en les comparant aux données. Cette technologie est très répandue et de nombreuses applications utilisent la vision par ordinateur à cette fin. Par exemple, Facebook utilise la vision par ordinateur pour identifier les personnes figurant sur les photos.
L’authentification biométrique utilise également la reconnaissance faciale. Vous pouvez également trouver des smartphones qui déverrouillent votre écran grâce à cette technologie. Pour ce faire, l’algorithme utilise une caméra frontale. L’image est ensuite traitée dans les appareils mobiles et analyse si la personne qui tient le téléphone est la personne autorisée ou non.

3. Réalité augmentée

La vision par ordinateur aide également les applications qui font appel à la réalité augmentée. Elle aide les applications de réalité artificielle à détecter des objets physiques. De plus, elle définit également la profondeur des objets en temps réel. Grâce à ces informations, il peut créer des environnements physiques virtuels.

4. Automobiles

Il existe des véhicules intelligents équipés de caméras qui capturent des vidéos sous différents angles et les partagent avec le signal d’entrée. La vision par ordinateur peut l’utiliser pour la classification et la reconnaissance. Ensuite, le système détectera en temps réel les objets autour du véhicule, tels que les feux de circulation, les piétons et la cartographie routière. Si vous êtes curieux de savoir où vous pouvez trouver de telles voitures, vous pouvez alors vérifier la voiture Tesla avancée. Il s’agit de voitures intelligentes qui disposent également de fonctions telles que le pilotage automatique.

En quoi la vision par ordinateur est-elle différente ?

Comprenons en quoi la vision par ordinateur est différente des domaines populaires comme la vision par ordinateur, le traitement de l’image et l’apprentissage machine.

1. Traitement des images

Avec le traitement de l’image, des machines traitent les images brutes et les transforment. La plupart du temps, l’algorithme améliore la qualité des images et les garde prêtes à être utilisées pour une tâche spécifique. Cependant, en vision par ordinateur, la tâche principale consiste à expliquer et à décrire les images. Par exemple, les composants typiques, les niveaux de pixels, la rotation des opérations, le contraste, la réduction du bruit. D’autre part, les composants du traitement de l’image effectuent des tâches en fonction de la quantité de pixels.

2. Vision artificielle

La vision artificielle peut aider à la fabrication des produits en effectuant des tâches telles que le contrôle de la qualité globale du produit scellé.

3. Vision par ordinateur

Vous pouvez résoudre divers problèmes complexes à l’aide de la reconnaissance informatique. Par exemple, la reconnaissance faciale est actuellement utilisée pour les filtres Snapchat. En outre, les techniques d’identification biométrique et les images de Google utilisent également cette méthode pour l’analyse des images.

Conclusion

La vision par ordinateur a une grande portée dans l’avenir et est l’un des sujets les plus populaires liés aux nouvelles technologies. Cette technologie est différente car elle utilise une approche différente lorsqu’il s’agit de données. Nous collectons quotidiennement de nombreuses données. Grâce à ces données, nous pouvons apprendre aux ordinateurs à apprendre et à comprendre les objets. La vision par ordinateur est également une étape étonnante vers l’intelligence artificielle et permet aux ordinateurs d’effectuer des activités complexes similaires à celles des humains.