Kомпьютерное зрение (computer vision)

computer vision - компьютерное зрение

Kомпьютерное зрение (computer vision)

Компьютерное зрение — область искусственного интеллекта , обучающая компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер, видео и модели глубокого обучения, компьютеры точно идентифицируют и классифицируют объекты, а затем реагируют, когда «видят» их снова.

Как работает компьютерное зрение (computer vision)

Компьютерное зрение (computer vision) — три основных этапа:

  1. Получение изображения
  2. Изображения, даже тяжелые, можно получать в режиме реального времени с помощью видео, фотографий или 3D-технологий для анализа.

  3. Обработка изображения
  4. Модели глубокого обучения автоматизируют большую часть этого процесса, но модели часто обучаются, сначала получая тысячи помеченных или предварительно идентифицированных изображений.

  5. Понимание изображения
  6. Последний этап – это этап интерпретации, когда объект идентифицируется или классифицируется.

Сегодняшние системы ИИ идут дальше и предпринимают действия, основанные на понимании образа.

Типы компьютерного зрения, которые используются по-разному:

компьютерное зрение - computer vision

  • Сегментация изображения разбивает изображение на несколько областей или фрагментов для отдельного исследования.
  • Обнаружение объекта идентифицирует конкретный объект на изображении. Расширенное обнаружение объектов распознает множество объектов в одном изображении: футбольное поле, нападающий, защитник, мяч и так далее. Эти модели используют координаты X, Y, чтобы создать ограничивающую рамку и идентифицировать все внутри нее.
  • Распознавание лиц – это расширенный тип обнаружения объектов, который не только распознает человеческое лицо на изображении, но и идентифицирует конкретного человека.
  • Обнаружение края – это метод, используемый для определения внешнего края объекта или ландшафта, чтобы лучше определить, что находится на изображении.
  • Распознавание образов – это процесс распознавания повторяющихся форм, цветов и других визуальных индикаторов на изображениях.
  • Классификация изображений группирует изображения в разные категории.
  • Сопоставление признаков – это тип обнаружения шаблонов, который сопоставляет сходства в изображениях, чтобы помочь их классифицировать.

Источник: https://www.sas.com/ru_ru/insights/analytics/computer-vision.html

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: