Możemy robić zdjęcia i filmować przez kamery naszych smartfonów. Ponadto, możemy łatwo udostępniać te zdjęcia i filmy przez Internet. Instagram jest tego największym przykładem. Podobnie, na YouTube, ludzie oglądają miliardy filmów każdego dnia.
Internet zawiera mnóstwo obrazów i tekstów. Jednakże, aby przeprowadzić wyszukiwanie i znaleźć zdjęcia, obrazy, które są wyszukiwane na komputerach, postępują zgodnie z algorytmem i rozpoznają, co dany obraz zawiera. Komputer nie widzi. Zamiast tego, po prostu wyszukuje zgodnie z określonymi wektorami i reprezentacjami. Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć, czym jest wizja komputerowa i jak pomaga komputerowi w identyfikacji obrazów i filmów.
Czym jest wizja komputerowa?
Wizja komputerowa jest dziedziną edukacji z zakresu informatyki. Ta dziedzina pomaga komputerom widzieć, przetwarzać obrazy i identyfikować się tak samo jak my i dostarczać dokładne wyniki. Wizja komputerowa jest podobna do szkolenia komputera w zakresie ludzkich instynktów i inteligencji. Wygląda to na łatwe zadanie, ale uświadomienie komputerom, że rozumienie i rozpoznawanie obrazów jest wyzwaniem.
Jak działa widzenie komputerowe
W różnych zadaniach standardem jest korzystanie z wizji komputerowej i innych dziedzin sztucznej inteligencji. Wszystkie punkty odnoszą się do technik i metod głębokiego uczenia się. CNN lub konwencjonalne sieci neuronowe są przyczyną tego, co ta technologia osiągnęła do tej pory. Aby zbudować wizję komputerową poprzez CNN, musisz wykonać te cztery kroki:
1. Po pierwsze, należy stworzyć bazę danych po oznaczeniu obrazów lub użyć już oznaczonych obrazów. Adnotacje pomagają w rozpoznawaniu obrazów i kategoryzacji, łączeniu klas i pól, segmentacji obrazów według pikseli.
2. Wyodrębniaj obrazy i ich funkcje zgodnie z zadaniami. Pomoże to w modelowaniu problemów.
3. Szkolenie modelu zgodnie z cechami poprzez model głębokiej nauki. Metoda ta polega na podawaniu danych składających się z obrazów, które pomagają modelowi uczenia się maszynowego w uczeniu się i odpowiednim rozwiązywaniu zadań.
4. Ocena modelu za pomocą nowych obrazów. Ten krok pomoże w śledzeniu dokładności modelu.
Powyższa metoda jest przykładem nadzorowanego uczenia się maszynowego, które polega na szkoleniu komputera za pomocą strategii i danych.
Zastosowania wizji komputerowej
Oto kilka przykładów, które pokazują, jak ta technologia może się przydać:
1. Organizacja treści:
W procesie porządkowania treści pomaga nam już technologia komputerowa. Na przykład, Apple Photos jest tego doskonałym przykładem. Automatycznie gromadzi zdjęcia i dodaje tagi, dzięki czemu wszystkie dane są dostępne w grupach, co pozwala na ich łatwe odnalezienie. Dzięki tej aplikacji możesz uzyskać różne reprezentacje swoich najlepszych chwil.
2. Rozpoznawanie twarzy
Rozpoznawanie twarzy pomaga w rozpoznawaniu twarzy poprzez dopasowanie ich do danych. Technologia ta jest bardzo powszechna i wiele aplikacji wykorzystuje do tego celu widzenie komputerowe. Na przykład Facebook wykorzystuje wizję komputerową do identyfikacji osób na zdjęciach.
Uwierzytelnianie biometryczne wykorzystuje również rozpoznawanie twarzy. Za pomocą tej technologii można również znaleźć smartfony, które odblokowują ekran. W tym celu algorytm korzysta z przedniej kamery. Obraz jest następnie przetwarzany w urządzeniach przenośnych i analizowany, czy osoba trzymająca telefon jest osobą upoważnioną, czy nie.
3. Rzeczywistość rozszerzona (Augmented Reality)
Wizja komputerowa pomaga również aplikacjom, które dotyczą rzeczywistości rozszerzonej. Pomaga aplikacjom zajmującym się sztuczną rzeczywistością w wykrywaniu obiektów fizycznych. Co więcej, określa również głębokość obiektów w czasie rzeczywistym. Korzystając z tych informacji, może tworzyć wirtualne środowiska fizyczne.
4. Samochody osobowe
Istnieje kilka inteligentnych pojazdów z kamerami, które rejestrują filmy pod różnymi kątami i dzielą się nimi z sygnałem wejściowym. Widzenie komputerowe może wykorzystać to do klasyfikacji i rozpoznawania. Następnie system wykryje w czasie rzeczywistym obiekty znajdujące się wokół pojazdu, takie jak światła drogowe, piesi i mapowanie dróg. Jeśli jesteś ciekaw, gdzie można znaleźć takie samochody, to możesz sprawdzić zaawansowany samochód Tesla. Są to inteligentne samochody i posiadają również funkcje takie jak autopilot.
Jak różni się wizja komputerowa
Zrozummy, jak bardzo wizja komputerowa różni się od popularnych dziedzin, takich jak widzenie komputerowe, przetwarzanie obrazu i uczenie się maszynowe.
1. Przetwarzanie obrazu
Za pomocą obróbki obrazów, maszyny przetwarzają surowe obrazy i przekształcają je. W większości przypadków algorytm poprawia jakość obrazów i utrzymuje je w gotowości jako dane wejściowe do konkretnego zadania. Jednakże, w wizji komputerowej, głównym zadaniem jest wyjaśnienie i opisanie obrazów. Na przykład, typowe składniki, poziomy pikseli, rotacja operacji, kontrast, redukcja szumów. Z drugiej strony, komponenty przetwarzania obrazu wykonują zadania w zależności od ilości pikseli.
2. Wizja maszyny
Wizja maszyny może pomóc w wytwarzaniu produktów, wykonując takie zadania, jak sprawdzanie ogólnej jakości zapieczętowanych produktów.
3. Wizja komputerowa
Za pomocą rozpoznawania komputerowego można rozwiązywać różne złożone problemy. Na przykład, rozpoznawanie twarzy jest obecnie stosowane w przypadku filtrów Snapchat. Ponadto, techniki identyfikacji biometrycznej i obrazy Google również wykorzystują tę metodę do analizy obrazu.
Wniosek
Wizja komputerowa ma duży zasięg w przyszłości i jest jednym z najbardziej popularnych tematów związanych z nowymi technologiami. Technologia ta jest inna, ponieważ wykorzystuje inne podejście w odniesieniu do danych. Codziennie gromadzimy liczne ilości danych. Wykorzystując te dane, możemy nauczyć komputery uczyć się i rozumieć przedmioty. Wizja komputerowa jest również niesamowitym krokiem w kierunku sztucznej inteligencji i umożliwia komputerom wykonywanie złożonych czynności podobnych do tych, które wykonuje człowiek.
You may also like
Widzenie komputerowe i opieka zdrowotna
Od dziesięcioleci zapowiadaliśmy erę robotów w świecie wirtualnym, ale przez te wszystkie lata ludzie byli sceptyczni. Aż do kilku lat nie byli pewni, czy stanie się to rzeczywistością, czy nie. W wielu kultowych filmach science-fiction, takich jak Gwiezdne Wojny, pojawia się współpraca ludzi i robotów. W 2021 roku, jeśli spojrzymy na to przez realistyczną soczewkę, […]
R-CNN, szybki R-CNN, szybszy R-CNN, YOLO – Algorytmy detekcji obiektów
R-CNN Aby odsunąć na bok kwestię wyboru niezliczonych obszarów, Ross Girshick i inni zaproponowali technikę, w której wykorzystujemy specyficzne dążenie do oddzielenia od obrazu tylko 2000 dzielnic i nazwał je zaleceniami lokalnymi. W ten sposób, obecnie, zamiast próbować scharakteryzować kolosalną liczbę dzielnic, można po prostu pracować z 2000 obszarami. Te 2000 propozycji lokalizacyjnych jest tworzonych […]
Wspólne rozkazy Gita
Praca z Gitem na linii zamówień może być przytłaczająca. Aby temu zaradzić, zebraliśmy listę normalnych kierunków działania Gita, metod i sposobów ich wykorzystania. Oczekujemy, że dzięki temu Git będzie łatwiejszy w użyciu każdego dnia. Git ma wielu niezwykłych klientów, którzy umożliwiają korzystanie z Gita bez linii zamówień. Rozpoznanie, jakie działania klient wykonuje poza zasięgiem wzroku, […]
