Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам интерпретировать и понимать визуальную информацию. Он включает в себя разработку алгоритмов и методов, которые позволяют компьютерам интерпретировать, анализировать и извлекать значимую информацию из визуальных данных, таких как фотографии и фильмы. Компьютерное зрение направлено на имитацию и автоматизацию способностей зрительного восприятия человека, позволяя машинам распознавать шаблоны, объекты, настройки и даже эмоции в визуальных данных.

Компьютерное зрение существует с 1950-х годов и до сих пор является важным предметом изучения различных приложений. Значение компьютерного зрения проистекает из растущей потребности компьютеров в восприятии окружающей среды. Чтобы воспринимать окружающую среду, компьютеры должны иметь возможность воспринимать то, что мы видим, что влечет за собой имитацию опыта человеческого зрения. Это особенно важно, поскольку мы создаем более сложные системы искусственного интеллекта с возможностями, более похожими на человеческие.

КАК ЭТО РАБОТАЕТ?

Компьютерное зрение включает в себя шаги и методы, позволяющие компьютерам понимать и интерпретировать визуальные данные. Вот краткий обзор того, как работает компьютерное зрение:

  1. Получение изображения:Процесс начинается с захвата визуальных данных, таких как изображения или видео, с помощью камер или других устройств обработки изображений.
  2. Предварительная обработка. Необработанные изображения часто содержат шум, изменения освещения и другие артефакты, которые могут помешать анализу. Предварительная обработка включает в себя снижение шума, улучшение изображения и нормализацию, чтобы обеспечить формат данных, подходящий для дальнейшей обработки.
  3. Извлечение объектов. Особенности – это отличительные узоры или характеристики изображения, которые помогают различать разные объекты или области. Алгоритмы компьютерного зрения извлекают соответствующие функции, которыми могут быть края, углы, текстуры, цвета или более сложные структуры.
  4. Представление функций.Извлеченные функции часто представляются в виде числовых векторов, которые могут обрабатываться алгоритмами машинного обучения. Этот шаг включает преобразование визуальной информации в формат, который можно использовать для анализа.
  5. Машинное обучение.Многие задачи компьютерного зрения включают обучение моделей машинного обучения на помеченных наборах данных. Сверточные нейронные сети (CNN) являются популярным выбором для этой цели. Эти модели учатся распознавать закономерности и особенности изображений посредством итеративных процессов обучения.
  6. Обнаружение и локализация объектов.Для таких задач, как обнаружение объектов, модель учится идентифицировать объекты на изображении и локализовать их, рисуя вокруг них ограничивающие рамки. Это включает в себя классификацию (определение того, что находится на изображении) и локализацию (определение того, где это находится).
  7. Классификация. В задачах классификации модель присваивает метку всему изображению или его области. Обычно это используется для таких задач, как определение того, содержит ли изображение определенный объект или нет.
  8. Регрессия. В задачах регрессии модель прогнозирует числовое значение на основе входного изображения или функций. Это используется в таких сценариях, как оценка возраста человека по его изображению.
  9. Постобработка.После того, как модель делает прогнозы, можно применить методы постобработки для уточнения результатов, фильтрации шума и повышения общей точности.
  10. Интерпретация и действие. После того как модель компьютерного зрения обрабатывает визуальные данные и делает прогнозы, результаты можно использовать для запуска определенных действий или предоставления аналитической информации. Например, в беспилотных автомобилях интерпретация дорожных условий системой компьютерного зрения может определять решения по рулевому управлению и торможению.
  11. Петля обратной связи. Системы компьютерного зрения могут постоянно совершенствоваться благодаря обратной связи. Неправильные прогнозы или классификации можно использовать для переобучения модели, улучшая ее производительность с течением времени.

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И НАУКИ

  1. Машинное обучение. Машинное обучение – это основополагающая технология компьютерного зрения. Методы обучения с учителем, без учителя и с подкреплением используются для обучения моделей, которые могут распознавать закономерности, объекты и отношения в визуальных данных.
  2. Глубокое обучение. Глубокое обучение, разновидность машинного обучения, включает в себя обучение нейронных сетей с несколькими уровнями для автоматического изучения иерархических функций на основе необработанных данных. Сверточные нейронные сети (CNN) особенно эффективны для задач компьютерного зрения благодаря их способности фиксировать пространственные иерархии в изображениях.
  3. Нейронные сети. Нейронные сети — это вычислительные модели, вдохновленные структурой человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных слоев искусственных нейронов, которые обрабатывают и преобразуют данные. В сетях компьютерного зрения обычно используются сверточные слои, слои пула и полностью связанные слои.
  4. Оптическое распознавание символов (OCR): технология OCR преобразует печатный или рукописный текст на изображениях в машиночитаемый текст. Он включает в себя такие методы, как распознавание символов, локализацию текста и моделирование языка.
  5. Компьютерная графика. Методы компьютерной графики используются для создания, манипулирования и визуализации цифровых изображений. Эти методы используются в дополненной реальности, виртуальной реальности и компьютерных изображениях.
  6. Обработка сигналов. Методы обработки сигналов используются для анализа и управления сигналами, такими как изображения и видео. Такие методы, как анализ Фурье, вейвлет-преобразования и фильтрация, используются для таких задач, как уменьшение шума и извлечение признаков.
  7. Статистика и вероятность:Статистика и теория вероятностей используются для моделирования неопределенности и изменчивости данных. Они помогают принимать обоснованные решения и оценивать вероятность определенных событий, что важно в таких задачах, как распознавание и отслеживание объектов.
  8. Линейная алгебра, геометрия и трехмерное моделирование.Линейная алгебра обеспечивает математическую основу для манипулирования и преобразования данных изображения. Методы геометрии и 3D-моделирования используются для задач, связанных с трехмерными сценами и объектами. Эти методы применяются в робототехнике, дополненной реальности и 3D-реконструкции.
  9. Сенсорная технология. Камеры, LiDAR, датчики глубины и другие устройства обработки изображений имеют решающее значение для сбора визуальных данных. Достижения в области сенсорных технологий улучшают качество и богатство данных, доступных для задач компьютерного зрения.
  10. Нейроморфные вычисления Целью нейроморфных вычислений является копирование нейронной архитектуры мозга на аппаратном уровне, что потенциально обеспечивает более эффективную и подобную мозгу обработку задач компьютерного зрения.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Компьютерное зрение имеет широкий спектр применений в различных отраслях и областях. Вот некоторые известные приложения компьютерного зрения:

  1. Автономные транспортные средства
  2. Медицинская визуализация
  3. Развлечения и игры (дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR))
  4. Анализ документов (оптическое распознавание символов (OCR))
  5. Индустриальная автоматизация
  6. Искусство Искусственного Интеллекта
  7. Распознавание лица
  8. сельское хозяйство
  9. Безопасность и наблюдение
  10. Распознавание жестов
  11. Спортивный анализ
  12. Мониторинг окружающей среды
  13. Взаимодействие человека с компьютером
  14. Розничная торговля и электронная коммерция
  15. Контроль качества на производстве