Wizja komputerowa

Wizja komputerowa to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), której celem jest umożliwienie komputerom interpretacji i rozumienia świata wizualnego. Dzięki wykorzystaniu obrazów cyfrowych z kamer, nagrań wideo oraz modeli głębokiego uczenia, maszyny mogą precyzyjnie identyfikować i klasyfikować obiekty, a następnie reagować na to, co „widzą”.

Koncepcja wizji komputerowej

Główna koncepcja wizji komputerowej polega na opracowywaniu algorytmów i technik umożliwiających komputerom przetwarzanie, analizę i rozumienie danych obrazowych i wideo w sposób zbliżony do ludzkiego wzroku. Obejmuje to takie zadania jak detekcja obiektów, rozpoznawanie obrazów czy segmentacja obrazów.

Opis wizji komputerowej

Wizję komputerową można opisać jako dziedzinę technologiczną, która uczy komputery interpretacji i podejmowania decyzji na podstawie danych wizualnych. Dzięki różnorodnym technikom opartym na AI, w tym sieciom neuronowym i głębokiemu uczeniu, systemy są w stanie wykonywać złożone zadania wizualne, takie jak rozpoznawanie twarzy, jazda autonomiczna czy analiza obrazów medycznych.

Zastosowania wizji komputerowej

Zastosowania wizji komputerowej są bardzo szerokie i obejmują wiele branż:

• Medycyna: Automatyczna analiza obrazów medycznych na potrzeby diagnostyki.
• Motoryzacja: Rozwój samochodów autonomicznych dzięki przetwarzaniu obrazów w czasie rzeczywistym.
• Handel detaliczny: Ulepszanie doświadczenia klienta poprzez wyszukiwanie wizualne i zarządzanie zapasami.
• Bezpieczeństwo: Stosowanie systemów rozpoznawania twarzy do celów nadzoru.
• Przemysł: Kontrola jakości i wykrywanie defektów na liniach produkcyjnych.

Kluczowe techniki w wizji komputerowej

Do podstawowych technik wykorzystywanych w wizji komputerowej należą:

• Klasyfikacja obrazów: Identyfikacja i kategoryzacja obiektów na obrazie.
• Detekcja obiektów: Lokalizowanie i rozpoznawanie obiektów na obrazie lub wideo.
• Segmentacja obrazów: Podział obrazu na wiele segmentów lub obszarów dla łatwiejszej analizy.
• Ekstrakcja cech: Wydobywanie kluczowych cech lub wzorców z obrazów.

Jak działa wizja komputerowa

Wizja komputerowa działa w kilku etapach:

1. Pozyskiwanie obrazów: Rejestrowanie obrazów cyfrowych lub danych wideo.
2. Wstępne przetwarzanie: Ulepszanie i przygotowywanie danych do analizy.
3. Ekstrakcja cech: Identyfikacja istotnych cech lub wzorców w danych.
4. Trenowanie modelu: Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do trenowania modeli na wyodrębnionych cechach.
5. Wnioskowanie: Stosowanie wytrenowanych modeli do nowych danych w celu generowania przewidywań lub podejmowania decyzji.

Historia wizji komputerowej

Wczesne badania nad światłem i widzeniem (XVIII – XX wiek)

Początki wizji komputerowej sięgają fascynacji naukowców zachowaniem światła i mechanizmami widzenia. Między początkiem XVIII a XX wieku dokonano istotnych postępów w poznawaniu zasad światła i wzroku. W tym okresie:

• Fotografia: Badania ruchu i stworzenie pierwszego systemu aparatu fotograficznego przez firmę Kodak w 1884 roku były ważnymi kamieniami milowymi.
• Optyka i percepcja wzrokowa: Naukowcy badali naturę optyki i percepcji wzrokowej, tworząc podwaliny pod przyszłe osiągnięcia technologiczne.

Narodziny obrazowania cyfrowego (1957)

Przełomem w tej dziedzinie był rok 1957, kiedy to dr Russell A. Kirsch wraz z zespołem z National Bureau of Standards (NBS) opracował pierwszy skaner obrazów cyfrowych. „Cyclograph” przekształcał obrazy na siatki liczb, umożliwiając cyfrową reprezentację informacji wizualnej. To innowacyjne rozwiązanie zapoczątkowało rozwój współczesnych systemów wizji komputerowej.

• Pierwszy obraz cyfrowy: Pierwszym zeskanowanym obrazem była fotografia głowy i ramion trzymiesięcznego syna Kirsch’a, Waldena, co uznaje się za początek cyfrowego przetwarzania obrazów.

Rozkwit sztucznej inteligencji (lata 60. – 80.)

Integracja sztucznej inteligencji (AI) z wizją komputerową zaczęła nabierać tempa w latach 60. XX wieku. Badacze zaczęli analizować, jak maszyny mogą być uczone interpretowania danych wizualnych.

• Rozpoznawanie wzorców: Wczesne badania dotyczyły rozpoznawania wzorców, co umożliwiło maszynom identyfikację konkretnych obiektów lub cech na obrazach.
• Robotyka: Wizja komputerowa znacząco wpłynęła na rozwój robotyki, umożliwiając robotom poruszanie się i interakcję z otoczeniem.

Postępy w uczeniu maszynowym (lata 90. – 2000.)

Lata 90. i początek XXI wieku przyniosły znaczące postępy w uczeniu maszynowym, co jeszcze bardziej przyspieszyło rozwój wizji komputerowej.

• Sieci neuronowe: Powrót do sieci neuronowych, zwłaszcza konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), zrewolucjonizował zadania rozpoznawania obrazów.
• Duże zbiory danych: Pojawienie się dużych, oznakowanych zbiorów danych, takich jak ImageNet, pozwoliło na trenowanie bardziej precyzyjnych i odpornych modeli wizji komputerowej.

Współczesność: Głębokie uczenie i kolejne trendy (lata 2010. – obecnie)

Współczesną erę wizji komputerowej charakteryzuje powszechne zastosowanie technik głębokiego uczenia, które znacząco zwiększyły dokładność i możliwości systemów rozpoznawania wizualnego.

• Detekcja i segmentacja obiektów: Zaawansowane algorytmy umożliwiają obecnie precyzyjną detekcję i segmentację obiektów w zastosowaniach czasu rzeczywistego.
• Pojazdy autonomiczne: Wizja komputerowa jest kluczowym elementem rozwoju pojazdów autonomicznych, pozwalając im postrzegać i bezpiecznie nawigować po otoczeniu.

Chronologia postępów w wizji komputerowej

Przyszłość wizji komputerowej

Przyszłość wizji komputerowej rysuje się obiecująco, dzięki ciągłym postępom w AI i mocy obliczeniowej. Nowe technologie, takie jak rzeczywistość rozszerzona (AR) i rzeczywistość wirtualna (VR), jeszcze bardziej poszerzą zakres zastosowań i możliwości wizji komputerowej, czyniąc ją integralną częścią naszego codziennego życia.

Źródła

• IBM – What is Computer Vision?
• AWS – What is Computer Vision?
• Wikipedia – Computer Vision
• SAS – Computer Vision: What it is and why it matters
• Spiceworks – Computer Vision Meaning, Examples, Applications
• Geeks for Geeks – Computer Vision Tutorial
• University of San Diego – Introduction to Computer Vision
• V7 Labs – What Is Computer Vision? [Basic Tasks & Techniques]