We kunnen foto’s maken en een video opnemen via de camera’s van onze smartphones. Bovendien kunnen we die beelden en video’s gemakkelijk delen via het internet. Instagram is daar het grootste voorbeeld van. Ook op YouTube bekijken mensen dagelijks miljarden video’s.
Het internet bevat een overvloed aan beelden en tekst. Om het zoeken en vinden van de foto’s uit te voeren, volgen de afbeeldingen die u op de computer zoekt echter een algoritme en herkennen ze wat er in de afbeelding staat. De computer kan dit niet zien. In plaats daarvan zoekt hij gewoon volgens de gedefinieerde vectoren en representaties. Dit artikel zal u helpen te begrijpen wat computervisie is en hoe het de computer helpt bij het identificeren van afbeeldingen en video’s.

Wat is Computer Vision?

Computer vision is een onderwijsveld uit de computerwetenschappen. Dit veld helpt computers om beelden te zien, te verwerken en te identificeren, net zoals wij dat doen en een nauwkeurige output te leveren. Computer vision is vergelijkbaar met het trainen van een computer over menselijke instincten en intelligentie. Dit lijkt een eenvoudige taak, maar computers de beelden laten begrijpen en herkennen is een uitdaging.

Hoe computervisie werkt

In verschillende taken is het gebruik van computervisie en andere velden van kunstmatige intelligentie standaard. Alle krediet gaat naar technieken en methoden van diepgaand leren. CNN of Conventional Neural Networks zijn de reden voor wat deze technologie tot nu toe heeft bereikt. Om een computervisie op te bouwen via CNN moet je deze vier stappen volgen:

  1. Eerst moet je een database aanmaken na het labelen van de beelden of gebruik maken van reeds gelabelde beelden. Annotaties helpen bij de beeldherkenning en -categorisering, het koppelen van de klassen en de vakken, het segmenteren van de beelden volgens de pixels.
  2. Pak de afbeeldingen en hun kenmerken uit op basis van de taken. Dit zal helpen bij het modelleren van de problemen.
  3. Train een model volgens de kenmerken door middel van het deep learning-model. Deze methode omvat het voeden van de gegevens die bestaan uit afbeeldingen die het machinale leermodel helpen om te leren en de taken dienovereenkomstig op te lossen.
  4. Evaluatie van het model door middel van nieuwe beelden. Deze stap helpt bij het volgen van de nauwkeurigheid van het model.
    De bovenstaande methode is een voorbeeld van begeleid machinaal leren waarbij de computer wordt getraind door middel van strategieën en gegevens.

Toepassingen van Computer Vision

Hier zijn enkele van de voorbeelden die laten zien hoe deze technologie van pas kan komen:

1.Inhoud Organisatie

In het proces van het organiseren van de inhoud helpt de computervisietechnologie ons al. Apple Photos is daar bijvoorbeeld een goed voorbeeld van. Het verzamelt de foto’s automatisch en voegt tags toe zodat al uw gegevens in groepen beschikbaar zijn zodat u de foto’s gemakkelijk kunt terugvinden. Met deze app kun je verschillende weergaven van je beste momenten krijgen.

2. Gezichtsherkenning

Gezichtsherkenning helpt bij het herkennen van gezichten door deze te matchen met de gegevens. Deze technologie komt veel voor en veel toepassingen maken gebruik van computervisie voor dit doel. Facebook gebruikt bijvoorbeeld computer vision voor het identificeren van mensen op de foto’s.
Biometrische authenticatie maakt ook gebruik van gezichtsherkenning. U kunt ook smartphones vinden die uw scherm ontgrendelen via deze technologie. Voor dit doel maakt het algoritme gebruik van een frontcamera. Het beeld wordt vervolgens verwerkt in de mobiele apparaten en analyseert of de persoon die de telefoon vasthoudt de geautoriseerde persoon is of niet.

3. Verhoogde realiteit

Computer vision helpt ook toepassingen die augmented reality omvatten. Het helpt kunstmatige realiteitstoepassingen om fysieke objecten te detecteren. Bovendien definieert het ook de diepte van de objecten in real-time. Met behulp van deze informatie kan het virtuele fysieke omgevingen creëren.

4. Zelfrijdende auto’s

Er zijn enkele slimme voertuigen met camera’s die video’s vastleggen vanuit verschillende hoeken en deze delen met het ingangssignaal. Computer vision kan dat gebruiken voor classificatie en herkenning. Vervolgens zal het systeem de objecten rondom het voertuig in real-time detecteren, zoals verkeerslichten, voetgangers en het in kaart brengen van de weg. Als u nieuwsgierig bent naar waar u dergelijke auto’s kunt vinden, dan kunt u de geavanceerde Tesla-auto controleren. Dit zijn slimme auto’s en hebben ook functies zoals een stuurautomaat.

Hoe Computer Vision anders is

Laten we begrijpen dat computervisie anders is dan populaire velden zoals computervisie, beeldverwerking en machinaal leren.

1. Beeldverwerking

Met beeldverwerking verwerken machines de ruwe beelden en transformeren ze. Meestal verbetert het algoritme de kwaliteit van de beelden en houdt het ze klaar als input voor een specifieke taak. In de computervisie is de belangrijkste taak echter om de beelden uit te leggen en te beschrijven. Bijvoorbeeld, typische componenten, niveaus van pixels, rotatie van de bewerkingen, contrast, ruisonderdrukking. Aan de andere kant voeren de componenten van de beeldverwerking taken uit op basis van het aantal pixels.

2. Machinevisie

Machinevisie kan helpen bij de productie van de producten door taken uit te voeren zoals het controleren van de algehele kwaliteit van het verzegelde product.

3. Computervisie

U kunt verschillende complexe problemen oplossen met behulp van computerherkenning. Zo wordt momenteel gezichtsherkenning gebruikt voor Snapchat-filters. Bovendien maken ook biometrische identificatietechnieken en Google-beelden gebruik van deze methode voor beeldanalyse.

Conclusie

De computervisie heeft een grote reikwijdte in de toekomst en is een van de meest populaire onderwerpen met betrekking tot nieuwe technologieën. Deze technologie is anders omdat ze een andere benadering gebruikt als het gaat om data. We verzamelen dagelijks talrijke hoeveelheden gegevens. Met behulp van deze gegevens kunnen we computers leren om objecten te leren en te begrijpen. Computer vision is ook een verbazingwekkende stap in de richting van kunstmatige intelligentie en stelt computers in staat om complexe activiteiten uit te voeren die vergelijkbaar zijn met die van de mens.