Что такое компьютерное зрение и как оно работает?

Компьютерное зрение — один из самых мощных и убедительных видов искусственного интеллекта. Это область компьютерной науки, которая воспроизводит систему человеческого зрения. Она также позволяет компьютерам преобразовывать объекты в формы изображений и видео.

Это позволяет машинам обрабатывать видео и изображения так же, как и люди. Первоначально компьютерное зрение работало только в ограниченных областях. После недавнего масштабного развития искусственного интеллекта оно получило мощный импульс. Благодаря глубокому обучению и нейронным сетям компьютерное зрение сделало большой скачок.

Что такое компьютерное зрение?

Давайте сначала начнем с определения. Компьютерное зрение — это разработка методов, помогающих компьютерам «видеть» цифровые изображения. Оно фокусируется на анализе визуальных данных с помощью компьютера. Это междисциплинарная область, которая представляет собой комбинацию ИИ и ОД.

Как мы уже упоминали ранее, она воспроизводит сложность человеческого зрения. Но в некоторых случаях CV интерпретирует изображения даже лучше, чем человеческое зрение. Теперь давайте рассмотрим обработку изображений.

Компьютерное зрение и обработка изображений

Компьютерное зрение несколько отличается от обработки изображений. Однако они тесно связаны между собой. При обработке изображений компьютер создает новое изображение из существующего. Как правило, он упрощает и улучшает содержимое. С другой стороны, система компьютерного зрения сначала распознает изображение.

Обработка изображений — это часть компьютерного зрения, но работает она более сложным образом. Этот процесс относится к категории цифровой обработки сигналов.

Например, мы можем взять удаление цифрового шума из изображения.  Обрезка границ изображения или нормализация фотометрических свойств также относятся к этому процессу. Таким образом, он идентифицирует и анализирует изображение перед обработкой. Теперь давайте обсудим, как он воспроизводит сложные процедуры человеческого зрения.

Как работает компьютерное зрение?

Все дело в распознавании образов, как это делают люди. С помощью машинного обучения мы можем научить компьютер анализировать изображения. Мы обучаем компьютеры на огромном количестве визуальных данных. В то время компьютеры обрабатывали изображения и маркировали на них объекты.

Таким образом, компьютер находит закономерности в этих объектах. Компьютер может идентифицировать конкретное изображение из миллионов таких же изображений. По мнению экспертов, машины интерпретируют изображения как серию пикселей. Каждый из пикселей имеет определенное цветовое значение.

С помощью машинного обучения компьютер анализирует и сохраняет детали изображения. Искусственный интеллект помогает компьютеру идентифицировать и использовать эту информацию позже, когда это необходимо. Так работает компьютерное зрение.

Применение технологии компьютерного зрения

Технология компьютерного зрения является неотъемлемой частью нашей жизни. Технология компьютерного зрения имеет множество применений в реальной жизни. Здесь мы подробно расскажем о некоторых из них:

1. Организация контента

Мы широко используем систему компьютерного зрения для организации контента. Apple Photos — прекрасный пример этой категории. Это приложение получает доступ к фотографиям в галерее и автоматически добавляет теги.

Это позволяет пользователям просматривать более структурированную коллекцию фотографий. Кроме того, оно создает курированный просмотр ваших лучших моментов. Эта функция делает Apple Photos интересным для пользователей.   

2. Распознавание лиц

Эта технология полезна для сопоставления фотографий лиц людей с их личностью. Технология распознавания лиц является одной из важнейших технологий, которые мы используем каждый день. Распознавание лиц является составной частью биометрической аутентификации.

В последнее время она становится популярной на мобильных устройствах благодаря защите от блокировки лица. Большинство смартфонов предлагают возможность разблокировки, показав свое лицо. Для этого пользователи должны авторизовать лицо в данном устройстве.

После регистрации они могут разблокировать свой телефон с помощью фронтальной камеры. Мобильные устройства обрабатывают изображение и определяют, держит ли владелец телефон в руках или нет. Весь процесс происходит быстро благодаря указанной технологии.

3. Самоуправляемые автомобили

Умные автомобили с режимом автопилота сегодня пользуются большой популярностью. Эти автомобили оснащены большим количеством камер, которые снимают окружающую обстановку. Эти камеры отправляют видео и изображения в программное обеспечение компьютерного зрения.

Затем система обрабатывает полученные данные, чтобы определить объекты вокруг автомобиля. Она также определяет дорожную разметку, светофоры и т.д. Все это происходит в течение секунды.

4. Сектор здравоохранения

Изображение играет важную роль в медицинской диагностике, поскольку его точность составляет 90%. Многие диагнозы основаны на обработке изображений, например, рентген, МРТ и маммография. Кроме того, сегментация изображений доказала свою эффективность при анализе медицинских снимков.

Например, алгоритмы могут очень быстро обнаружить диабетическую ретинопатию.  Другой яркий пример — обнаружение рака. Программы компьютерного зрения могут обнаружить метастазы рака быстрее, чем врачи-люди.

5. Сельское хозяйство

Такие проблемы, как появление сорняков или нехватка питательных веществ, очень распространены в сельском хозяйстве. Компьютерное зрение играет здесь жизненно важную роль для решения этих проблем. Мы можем обрабатывать изображения с беспилотников, спутников и т.д.

Это помогает обнаружить проблему на ранней стадии. Это помогает избежать ненужных финансовых потерь.

Ограничения компьютерного зрения

Хотя компьютерное зрение имеет множество эффективных применений, у него есть и некоторые недостатки. Зрительная система человека идентифицирует объекты на основе 3D-модели. Кроме того, мы можем переносить знания из одной области в другую.

Но в случае с компьютерным зрением такой системы нет. Оно работает с нейронной сетью, которая запоминает изображения по пикселям. Таким образом, системе необходимо увидеть множество примеров, чтобы успешно распознать каждый объект.

Более того, она все еще пытается понять контекст изображений. Также она не может определить взаимосвязь между объектами, что легко может сделать человек. Чтобы решить эти проблемы, необходимо обучить нейронную сеть на большом количестве примеров.

Заключение

Компьютерное зрение еще только зарождается, и ему предстоит пройти долгий путь. Уже сейчас оно получило огромное признание во многих отраслях. Массовое развитие искусственного интеллекта сделало это возможным. Однако ему еще предстоит преодолеть некоторые ограничения. Эксперты работают над процессом обучения, чтобы облегчить его. Наблюдая за последним развитием ИИ, мы можем ожидать, что для компьютерного зрения настанут большие времена.

Оцените статью
cdelat.ru
Добавить комментарий