Possiamo scattare foto e filmare un video attraverso le macchine fotografiche dei nostri smartphone. Inoltre, possiamo condividere facilmente quelle immagini e quei video attraverso Internet. Instagram ne è il più grande esempio. Allo stesso modo, su YouTube, la gente guarda miliardi di video ogni giorno.
Internet contiene una pletora di immagini e testi. Tuttavia, per effettuare la ricerca e trovare le foto, le immagini che si cercano sui computer seguono un algoritmo e riconoscono ciò che l’immagine contiene. Il computer non può vedere. Invece, si limita a cercare secondo i vettori e le rappresentazioni definite. Questo articolo vi aiuterà a capire cos’è la visione del computer e come aiuta il computer a identificare immagini e video.

Che cos’è la Computer Vision?

La visione artificiale è un campo educativo dell’informatica. Questo campo aiuta i computer a vedere, elaborare le immagini e identificare proprio come noi e fornire un output accurato. La visione artificiale è simile all’addestramento di un computer sugli istinti umani e l’intelligenza. Anche se questo sembra un compito facile, ma far capire e riconoscere le immagini ai computer è una sfida.

Come funziona la visione artificiale

In vari compiti, l’uso della visione artificiale e di altri campi dell’intelligenza artificiale è standard. Tutto il merito va alle tecniche e ai metodi di apprendimento profondo. La CNN o le Reti Neurali Convenzionali sono la ragione di ciò che questa tecnologia ha raggiunto finora. Per costruire una visione artificiale attraverso la CNN, è necessario seguire questi quattro passi:
1. In primo luogo, è necessario creare un database dopo aver etichettato le immagini o utilizzare immagini già etichettate. Le annotazioni aiutano nel riconoscimento e nella categorizzazione delle immagini, nell’abbinamento delle classi e delle caselle, nella segmentazione delle immagini in base ai pixel.
2. Estrarre le immagini e le loro caratteristiche in base ai compiti. Questo aiuterà a modellare i problemi.
3. Addestrare un modello secondo le caratteristiche attraverso il modello di apprendimento profondo. Questo metodo consiste nell’alimentare i dati costituiti da immagini che aiutano il modello di apprendimento automatico ad apprendere e a risolvere i compiti di conseguenza.
4. Valutazione del modello attraverso nuove immagini. Questo passo aiuterà a tracciare la precisione del modello.
Il metodo di cui sopra è un esempio di machine learning supervisionato che comporta l’addestramento del computer attraverso strategie e dati.

Applicazioni della visione artificiale

Ecco alcuni esempi che mostrano come questa tecnologia possa tornare utile:

1. Organizzazione dei contenuti

Nel processo di organizzazione dei contenuti, la tecnologia della visione artificiale ci sta già aiutando. Ad esempio, Apple Photos ne è un ottimo esempio. Raccoglie automaticamente le foto e aggiunge dei tag in modo che tutti i vostri dati siano disponibili in gruppi, permettendovi di trovare facilmente le foto. Con questa app è possibile ottenere varie rappresentazioni dei vostri momenti migliori.

2. Riconoscimento facciale

Il riconoscimento facciale aiuta a riconoscere i volti grazie alla corrispondenza con i dati. Questa tecnologia è molto comune e molte applicazioni utilizzano la visione artificiale per questo scopo. Ad esempio, Facebook utilizza la visione artificiale per identificare le persone nelle foto.
Anche l’autenticazione biometrica utilizza il riconoscimento facciale. È possibile trovare anche smartphone che sbloccano lo schermo attraverso questa tecnologia. A questo scopo, l’algoritmo utilizza una telecamera frontale. L’immagine viene poi elaborata nei dispositivi mobili e analizza se la persona che tiene il telefono è la persona autorizzata o meno.

3. Realtà aumentata

La visione artificiale aiuta anche le applicazioni che coinvolgono la realtà aumentata. Aiuta le applicazioni di realtà artificiale a rilevare oggetti fisici. Inoltre, definisce anche la profondità degli oggetti in tempo reale. Utilizzando queste informazioni, può creare ambienti fisici virtuali.

4. Auto alla guida

Ci sono alcuni veicoli intelligenti con telecamere che catturano i video da varie angolazioni e li condividono con il segnale d’ingresso. La computer vision può utilizzarli per la classificazione e il riconoscimento. Poi il sistema rileverà in tempo reale gli oggetti intorno al veicolo, come i semafori, i pedoni e la mappatura stradale. Se siete curiosi di sapere dove si possono trovare tali auto, allora potete controllare l’auto Tesla avanzata. Queste sono auto intelligenti e hanno anche caratteristiche come il pilota automatico.

Come la visione del computer è diversa

Comprendiamo come la visione computerizzata sia diversa dai campi popolari come la visione computerizzata, l’elaborazione delle immagini e l’apprendimento automatico.

1. Elaborazione dell’immagine

Con l’elaborazione delle immagini, le macchine elaborano le immagini grezze e le trasformano. Per lo più l’algoritmo migliora la qualità delle immagini e le tiene pronte come input per un compito specifico. Tuttavia, nella visione artificiale, il compito principale è quello di spiegare e descrivere le immagini. Per esempio, componenti tipici, livelli di pixel, rotazione delle operazioni, contrasto, riduzione del rumore. D’altra parte, i componenti dell’elaborazione delle immagini svolgono compiti in base alla quantità di pixel.

2. Visione artificiale

L’elaborazione elettronica delle immagini può essere d’aiuto nella fabbricazione dei prodotti eseguendo compiti come il controllo della qualità complessiva dei prodotti sigillati.

3. Visione artificiale

È possibile risolvere vari problemi complessi con l’aiuto del riconoscimento informatico. Ad esempio, il riconoscimento facciale è attualmente utilizzato per i filtri Snapchat. Inoltre, le tecniche di identificazione biometrica e le immagini di Google utilizzano questo metodo anche per l’analisi delle immagini.

Conclusione

La visione artificiale ha una grande portata nel futuro ed è uno degli argomenti più popolari legati alle nuove tecnologie. Questa tecnologia è diversa perché utilizza un approccio diverso quando si tratta di dati. Raccogliamo ogni giorno numerose quantità di dati. Utilizzando questi dati, possiamo insegnare ai computer ad imparare e comprendere gli oggetti. La visione artificiale è anche un passo sorprendente verso l’intelligenza artificiale e permette ai computer di svolgere attività complesse simili a quelle umane.