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

Что такое приложение Null, как его настроить и стоит ли удалять
Другое

Что такое приложение Null, как его настроить и стоит ли удалять

Коллизия хеш-функции и самые простые методы поиска коллизий
Другое

Коллизия хеш-функции и самые простые методы поиска коллизий

Типы групп Active Directory, для чего это нужно, как создать новую группу
Другое

Типы групп Active Directory, для чего это нужно, как создать новую группу

Как в Firefox уменьшить потребление памяти за несколько минут
Другое

Как в Firefox уменьшить потребление памяти за несколько минут

×