Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy tính là một lĩnh vực liên ngành liên quan đến cách tạo ra máy tính để đạt được sự hiểu biết ở mức độ cao từ hình ảnh hoặc video kỹ thuật số. Từ quan điểm kỹ thuật, nó tìm cách tự động hóa các nhiệm vụ mà hệ thống thị giác của con người có thể thực hiện.01. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Thị giác máy tính liên quan đến việc trích xuất, phân tích và tự động hiểu thông tin hữu ích từ một hình ảnh hoặc chuỗi hình ảnh. Nó liên quan đến việc phát triển cơ sở lý thuyết và thuật toán để hiểu một cách tự động bằng trực giác. Là một ngành khoa học, thị giác máy tính liên quan đến lý thuyết đằng sau các hệ thống nhân tạo trích xuất thông tin từ hình ảnh. Dữ liệu hình ảnh có thể ở nhiều dạng, chẳng hạn như chuỗi video, chế độ xem nhiều camera hoặc dữ liệu đa chiều từ máy quét y tế. Là một nhánh của công nghệ, thị giác máy tính tìm cách áp dụng các lý thuyết và mô hình của nó để xây dựng các hệ thống thị giác máy tính.
02. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Lịch sử của thị giác máy tính
Các thí nghiệm thị giác máy tính đầu tiên diễn ra vào những năm 1950, sử dụng một số mạng thần kinh đầu tiên để phát hiện các cạnh của vật thể và sắp xếp các vật thể đơn giản thành các loại như hình tròn và hình vuông.03. Mạng lưới thần kinh nhân tạo
Vào những năm 1970, ứng dụng thương mại đầu tiên của thị giác máy tính là giải thích văn bản đánh máy hoặc viết tay bằng Nhận dạng ký tự quang học (OCR). Tiến bộ này được sử dụng để giải thích các văn bản viết cho người mù.
04. OCR
Khi Internet phát triển vào những năm 1990, số lượng lớn hình ảnh có sẵn trực tuyến để sử dụng trong các chương trình phân tích và nhận dạng khuôn mặt đã phát triển mạnh mẽ. Các bộ dữ liệu này đang phát triển, giúp máy móc có thể xác định những người cụ thể trong ảnh và video.
05. Nhận dạng khuôn mặt
Ngày nay, một số yếu tố đã hội tụ để mang lại sự "phục hưng" trong thị giác máy tính:
Công nghệ di động với camera tích hợp đã bão hòa thế giới ảnh và video.
Sức mạnh tính toán đã trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn.
Phần cứng được thiết kế cho các kỹ thuật phân tích và thị giác máy tính được phổ biến rộng rãi hơn.
Các thuật toán mới như mạng thần kinh hội tụ có thể tận dụng tài nguyên phần cứng và phần mềm.
06. Sức mạnh công nghệ hỗ trợ Thị giác máy tính
Tác động của những tiến bộ này trong lĩnh vực Thị giác Máy tính thật đáng kinh ngạc. Tỷ lệ chính xác trong việc xác định và phân loại đối tượng đã tăng từ 50% lên 99% trong vòng chưa đầy một thập kỷ – và các hệ thống ngày nay chính xác hơn con người trong việc phát hiện và ứng phó nhanh chóng với các mối đe dọa. đầu vào trực quan.
07. Độ chính xác
Thị giác máy tính trong thế giới ngày nay
Từ nhận dạng khuôn mặt đến hành động trực tiếp của một trận bóng đá, thị giác máy tính có thể cạnh tranh và vượt qua tầm nhìn của con người trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách kết hợp với các lĩnh vực khoa học AI (Trí tuệ nhân tạo) khác, nó đã thúc đẩy Thị giác máy tính trở thành một trong những ngành hot nhất hiện nay.Học sâu và thị giác máy tính: Học sâu đào tạo máy tính khả năng nhìn như thế nào? Tìm hiểu cách các loại mạng thần kinh khác nhau hoạt động và cách chúng được sử dụng cho thị giác máy tính. Học sâu là một loại máy học huấn luyện máy tính thực hiện các nhiệm vụ giống con người, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, xác định hình ảnh hoặc đưa ra dự đoán. Thay vì tổ chức dữ liệu để chạy qua các phương trình được xác định trước, học sâu đặt các tham số cơ bản trên dữ liệu và huấn luyện máy tính tự học, nhận dạng các mẫu bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý.
08. Học sâu
Phân tích hình ảnh và AI: Xem và tìm hiểu phần giới thiệu về phân tích hình ảnh cũng như tìm hiểu các kỹ thuật phân tích mà bạn có thể áp dụng cho dữ liệu hình ảnh. “Nhận dạng khuôn mặt” là một hệ thống sinh trắc học. Hệ thống này thường là một quy trình gồm 4 giai đoạn: phát hiện, phân loại, biểu diễn và phân loại. Tìm hiểu cách biến một khuyết điểm trên khuôn mặt thành một vectơ đặc trưng hoặc một tập hợp các điểm gần đúng và các vị trí tương ứng của chúng.
09. Phân tích hình ảnh và AI
Thị giác máy tính hoạt động như thế nào
Thị giác máy tính hoạt động theo ba bước cơ bản:Thu thập hình ảnh: Hình ảnh, ngay cả những tập hợp lớn, có thể được thu thập trong thời gian thực thông qua video, hình ảnh hoặc công nghệ 3D để phân tích.
Xử lý hình ảnh: Các mô hình học sâu tự động hóa phần lớn quá trình này, nhưng những mô hình này thường được đào tạo bằng cách trước tiên được cung cấp hàng nghìn hình ảnh được xác định trước hoặc được gắn nhãn.
Trực quan hóa: Bước cuối cùng là bước diễn giải, trong đó một đối tượng được xác định hoặc phân loại.