Мы можем фотографировать и снимать видео через камеры наших смартфонов. Кроме того, мы можем легко обмениваться этими изображениями и видео через Интернет. Самым большим примером этого является Instagram. Аналогичным образом, на YouTube люди ежедневно смотрят миллиарды видео.
Интернет содержит множество изображений и текста. Однако, чтобы выполнить поиск и найти фотографии, изображения, которые вы ищете на компьютерах, следуйте алгоритму и распознать, что изображение содержит. Компьютер не может видеть. Вместо этого он просто ищет по заданным векторам и представлениям. Эта статья поможет вам понять, что такое компьютерное зрение и как оно помогает компьютеру распознавать изображения и видео.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение является образовательной областью от компьютерной науки. Эта область помогает компьютерам видеть, обрабатывать изображения и идентифицировать так же, как мы делаем и обеспечить точный вывод. Компьютерное зрение похоже на обучение компьютера о человеческих инстинктах и интеллекте. Хотя это выглядит как легкая задача, но сделать компьютеры понять и распознать изображения является сложной задачей.

Как работает компьютерное зрение

В различных задачах использование компьютерного зрения и других областей искусственного интеллекта является стандартным. Все зачеты производятся по методикам и приемам глубокого обучения. CNN или обычные нейронные сети являются причиной того, чего эта технология достигла до сих пор. Чтобы построить компьютерное зрение с помощью CNN, необходимо пройти эти четыре этапа:
1. Во-первых, вам нужно создать базу данных после маркировки изображений или использовать уже маркированные изображения. Аннотации помогут с распознаванием и категоризацией изображений, объединением классов и полей, сегментацией изображений по пикселям.
2. Извлекайте изображения и их характеристики в соответствии с задачами. Это поможет в моделировании задач.
3. Обучение модели в соответствии с особенностями через модель глубокого обучения. Этот метод включает в себя подачу данных, состоящих из изображений, которые помогают модели машинного обучения учиться и соответственно решать поставленные задачи.
4. Оценка модели с помощью новых образов. Этот шаг поможет в отслеживании точности модели.
Вышеуказанный метод является примером обучения под наблюдением, которое включает в себя обучение компьютера с помощью стратегий и данных.

Применение компьютерного зрения

Вот некоторые из примеров, показывающих, как эта технология может пригодиться:

1. Организация контента

В процессе организации контента нам уже помогают технологии компьютерного зрения. Например, Apple Photos – отличный пример этого. Она автоматически собирает фотографии и добавляет теги, чтобы все ваши данные были доступны в группах, что позволяет легко находить фотографии. С помощью этого приложения вы можете получить различные представления о своих лучших моментах.

2. Распознавание лиц

Распознавание лиц помогает в распознавании лиц путем сопоставления с данными. Эта технология очень распространена, и во многих приложениях для этой цели используется компьютерное зрение. Например, Facebook использует компьютерное зрение для идентификации людей на фотографиях.
Биометрическая аутентификация также использует распознавание лиц. Также с помощью этой технологии можно найти смартфоны, которые разблокируют экран. Для этой цели алгоритм использует переднюю камеру. Затем изображение обрабатывается в мобильных устройствах и анализирует, является ли человек с телефоном уполномоченным лицом или нет.

3. Дополненная реальность

Компьютерное зрение также помогает приложениям с расширенной реальностью. Оно помогает приложениям искусственной реальности обнаруживать физические объекты. Кроме того, оно также определяет глубину объектов в реальном времени. Используя эту информацию, оно может создавать виртуальные физические среды.

4. Автомобили с самоходом

Есть несколько умных транспортных средств с камерами, которые снимают видео с разных углов и делятся им с входным сигналом. Компьютерное зрение может использовать это для классификации и распознавания. Тогда система будет обнаруживать объекты вокруг автомобиля в режиме реального времени, такие как светофоры, пешеходы и дорожные карты. Если вам интересно, где вы можете найти такие автомобили, то вы можете проверить продвинутый автомобиль Тесла. Это умные автомобили, а также имеют такие функции, как автопилот.

Как компьютерное зрение отличается

Давайте разберемся, чем компьютерное зрение отличается от таких популярных областей, как компьютерное зрение, обработка изображений и машинное обучение.

1. Обработка изображений

При обработке изображений машины обрабатывают необработанные изображения и трансформируют их. В основном алгоритм улучшает качество изображений и поддерживает их готовность в качестве исходных для решения конкретной задачи. Однако, в компьютерном зрении основной задачей является объяснение и описание изображений. Например, типичные компоненты, уровни пикселей, вращение операций, контрастность, шумоподавление. С другой стороны, компоненты обработки изображений выполняют задачи по количеству пикселей.

2. Машинное зрение

Машинное зрение может помочь в производстве продукции, выполняя такие задачи, как проверка общего качества герметичного продукта.

3. Компьютерное зрение

Вы можете решать различные сложные задачи с помощью компьютерного распознавания. Например, распознавание лиц в настоящее время используется для фильтров Snapchat. Кроме того, биометрические методы идентификации и изображения Google также используют этот метод для анализа изображений.

Заключение

Компьютерное зрение имеет большой размах в будущем и является одной из самых популярных тем, связанных с новыми технологиями. Эта технология отличается тем, что в ней используется другой подход, когда речь идет о данных. Мы ежедневно собираем большое количество данных. Используя эти данные, мы можем научить компьютеры изучать и понимать объекты. Компьютерное зрение также является удивительным шагом на пути к искусственному интеллекту и позволяет компьютерам выполнять сложную деятельность, подобную человеческой.