Другое

Компьютерное зрение: определение, алгоритмы и технологии

Lorem ipsum dolor

Компьютерное зрение — это направление науки, которое решает задачи, связанные с анализом изображений и видеоматериалов, при помощи искусственного интеллекта. Компьютерное зрение — это способность искусственного интеллекта распознавать реальные объекты на реальных изображениях или видео на благо людей. Искусственный интеллект может анализировать материалы при помощи человека или без него.

Компьютерное зрение занимается:

  • идентификацией людей;

  • распознаванием объектов;

  • сегментацией изображений;

  • оценкой положения объектов;

  • распознаванием текста;

  • генерацией новых объектов на основе изученных;

  • анализом видеоматериалов.

Что такое компьютерное зрение

Сказать просто о компьютерном зрении не получится. Для человека все описанные выше задачи, которые выполняет компьютерное зрение, кажутся достаточно простыми. Но для искусственного интеллекта любая из поставленных задач будет ужасно сложной и требующей немалых усилий со стороны людей.

Сейчас применить компьютерное зрение в своих собственных целях — достаточно простая задача. Нужно найти соответствующую библиотеку и подключить ее к своему приложению. Любая библиотека для компьютерного зрения — это уже готовое решение, но также это чей-то титанический труд.

Искусственный интеллект и близко не приблизился к человеческому, поэтому даже простой анализ изображения ему дается сложно. Представьте, что вам дают любую картинку для анализа. Вы сразу сможете на основе своего жизненного опыта определить, что на ней изображено: дом, машина, автобус, облака, флаг, направление ветра по флагу, пешеход, велосипедист, лужайка, парк, деревья, солнце и т. д. Вы даже сможете точно или примерно определить страну происхождения картинки, время года и время суток. То есть по совокупности накопившихся данных вы проанализируете увиденное изображение.

У искусственного интеллекта нет жизненного опыта и нет накопившихся данных. Точнее будет сказать, что частично такая информация накапливается в библиотеках компьютерного зрения. Поэтому при анализе изображения ИИ вынужден для начала разбить его на множество вероятных объектов, каждый из которых необходимо распознать. А это сложно.

Возьмем простой предмет — автомобиль. Человек способен распознать его с любых ракурсов: сзади, спереди, сверху, снизу, перевернутым на крышу, после столкновения с препятствием, лежащим на боку, в любом цвете и т. д. Определить, что на изображении показана машина, достаточно просто для людей, а особо продвинутые способны даже определить марку автомобиля. Но у искусственного интеллекта все не так. Для того чтобы он определил машину в разных ракурсах, положениях и цветах, он должен этому обучиться. То есть люди сначала должны показать ему такое изображение и сказать, что это автомобиль в таком-то положении и такого-то цвета. Теперь попробуйте посчитать, сколько вероятных ракурсов, положений и цветов может быть у одного автомобиля? Их могут быть тысячи. Теперь помножьте это все на разные автомобили с разными кузовами, и вы получите десятки или сотни тысяч изображений. Все это ИИ должен «изучить», чтобы при помощи компьютерного зрения всего лишь научиться определять автомобиль на фотографии.

Компьютерное зрение и его задачи

Любая задача, выполненная искусственным интеллектом, это кропотливый труд многих людей. На сегодняшний день компьютерное зрение выполняет следующие задачи:

  1. Распознавание текста. Компьютерное зрение способно распознавать текстовые записи на изображении и отправлять их в текстовый редактор для дальнейшей работы с ними. Такие алгоритмы активно применяются в онлайн-переводчиках, когда нужно просто навести камеру на незнакомый текст и получить перевод написанного.

  2. Идентификация людей. Разблокирование телефона при помощи отпечатка пальца или изображения лица — это результат работы технологии компьютерного зрения.

  3. Анализ видео. Алгоритмы компьютерного зрения применяются в системах «безопасный город», то есть в камерах видеонаблюдения, которые способны идентифицировать правонарушения и людей, находящихся в розыске. «Письма счастья» для автомобилистов — это тоже результат работы системы компьютерного зрения, которая фиксирует нарушение ПДД и номер автомобиля, который нарушил правила.

  4. Анализ фотографий. Самый известный случай использования компьютерного зрения — это применение спутниковых снимков для составления подробных карт, чтобы обнаружить пробки, лесные пожары, природные явления и т. д. При этом самый простой пример анализа фотографий — это программы, которые распознают, что изображено на фото. Такие программы есть для компьютера и смартфонов.

  5. Беспилотный транспорт. Системы компьютерного зрения широко применяются в беспилотных автомобилях, которые оснащены кучей камер, датчиков, радаров, тепловизоров и т. д. Искусственный интеллект получает информацию со всех источников и при помощи компьютерного зрения определяет, куда можно двигаться автомобилю.

Заключение

Компьютерное зрение пришло к нам относительно недавно, но уже завоевало свою популярность. Многие пользуются системами компьютерного зрения и даже не подразумевают об их существовании. Проводя разблокирование телефона при помощи своего лица, вы часто задумывались о том, что это компьютерное зрение? Редко кто понимает, что это стало возможным благодаря трудам большого количества людей со всего мира в течение нескольких лет.

Схожие статьи

Номер порта SSH. Где его можно узнать и как поменять на другой?
Другое

Номер порта SSH. Где его можно узнать и как поменять на другой?

Frontend-разработчик: что нужно знать и какие курсы лучше пройти
Другое

Frontend-разработчик: что нужно знать и какие курсы лучше пройти

Чек-лист тестирования: определение, разработка, виды и их специфика
Другое

Чек-лист тестирования: определение, разработка, виды и их специфика

Что такое WhiteList, какие у него функции и цели в программировании?
Другое

Что такое WhiteList, какие у него функции и цели в программировании?