Obliczeniowa analiza obrazów i bardziej abstrakcyjnych wzorców jest wymagającym zadaniem. Proces ten jest niskopoziomowym krokiem w wielu aplikacjach wizji komputerowej. Ideą jest poszukiwanie w obrazach wizualnych wskazówek, które pomogłyby rozwiązać jakieś problemy. Technologia wizji komputerowej obejmuje przechwytywanie obrazów cyfrowych (za pomocą czujników obrazu), przetwarzanie i analizowanie obrazów w celu uzyskania pewnego zrozumienia wizualnego wejścia. Dla interpretacji, wizja komputerowa jest ściśle związana z rozpoznawaniem wzorców. Rozpoznawanie wzorców jest blisko spokrewnione z uczeniem maszynowym. Czy rozpoznawanie wzorców jest takie samo jak wizja komputerowa?

Czym jest widzenie komputerowe?

Wizja komputerowa zaczyna się od obrazów. Jest to podzbiór sztucznej inteligencji (AI) używany do wydobywania znaczących informacji z obrazów. Uczy komputery nadawania sensu światu wizualnemu. W naszym rozumieniu wizji komputerowej dokonał się znaczny postęp, a w ostatniej dekadzie doszło do pierwszych wdrożeń na dużą skalę konsumenckiej technologii wizji komputerowej. Na przykład większość nowoczesnych aparatów cyfrowych ma obecnie wbudowane algorytmy wykrywania twarzy. Od wykrywania wad produkcyjnych do automatyzacji kas w nowoczesnych sklepach detalicznych, wizja komputerowa jest wykorzystywana w wielu branżach, bardziej niż można by się spodziewać. Widzenie komputerowe jest jedną z najbardziej niezwykłych technologii, które narodziły się w świecie sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia.

Czym jest rozpoznawanie wzorców?

Rozpoznawanie wzorców to metoda analizy danych, która rozpoznaje wzorce i prawidłowości w danych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Jest to badanie tego, jak maszyny mogą klasyfikować obiekty do wielu kategorii i klas. Jest to podobne do tego, jak Twój mózg ocenia otaczający Cię świat. Na przykład, gdy przewijasz mnóstwo postów na portalu społecznościowym, nagle zatrzymujesz się, gdy widzisz znajomą twarz. Podobnie rozpoznawanie wzorców to technologia, która umożliwia maszynom wykrywanie układów cech lub danych, które dają pewne ważne informacje o danym systemie. Jest to proces polegający na przyglądaniu się danym i próbie identyfikacji wszelkich prawidłowości w ich obrębie. Rozpoznawanie wzorców jest podstawą rozwiązywania problemów i projektowania algorytmów.

Różnica między widzeniem komputerowym a rozpoznawaniem wzorców

Pole

– Nie ma zasadniczej różnicy między nimi, ponieważ obie dziedziny są związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Wszystkie algorytmy uczenia maszynowego szukają wzorców w danych. Wizja komputerowa to badanie, w jaki sposób maszyny mogą być szkolone w celu wydobycia znaczących informacji z obrazów. CV obejmuje przechwytywanie, przetwarzanie i analizowanie obrazów w celu identyfikacji i klasyfikacji. Rozpoznawanie wzorców jest bardziej dziedziną uczenia maszynowego używaną do identyfikacji wzorców i regularności w danych, a następnie klasyfikowania danych na podstawie informacji uzyskanych z wzorców.

Goal

– Celem wizji komputerowej jest wyszkolenie komputera lub maszyny do zrozumienia rozpoznawalnych cech w obrazie. Chodzi o to, aby interpretowały i rozumiały świat wizualny tak, jak widzi i rozumie go ludzka wizja. Celem jest dokładna identyfikacja i klasyfikacja obiektów na podstawie podobieństw na wzorach. Z kolei rozpoznawanie wzorców służy do wydobywania użytecznych informacji z danych próbek, takich jak mowa, obrazy lub strumień tekstu. Idea polega na analizie napływających danych i próbie identyfikacji wzorców.

Dane

– Wizja komputerowa zaczyna się od obrazów; skupia się głównie na rozpoznawaniu obrazów. Skupia się na replikacji części ludzkiego systemu wizyjnego i umożliwieniu maszynom uzyskania wysokopoziomowego zrozumienia danych wizualnych, takich jak obrazy cyfrowe lub filmy. Rozpoznawanie wzorców jest znacznie szerszym pojęciem, które obejmuje identyfikację i zrozumienie wzorców w danych. Danymi wejściowymi mogą być obrazy, teksty, filmy lub pliki audio. Rozpoznawanie wzorców jest podstawowym elementem rozwiązywania problemów i myślenia matematycznego.

Podsumowanie

Wizja komputerowa obejmuje głównie przetwarzanie i analizowanie obrazów w celu zrozumienia rozpoznawalnych cech w obrazach. Jest on stosowany w wielu branżach, aby zwiększyć doświadczenie konsumentów i zmniejszyć koszty. Jest to jedna z najbardziej niezwykłych technologii, które urodziły się w świecie sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia. Rozpoznawanie wzorców to identyfikacja i klasyfikacja danych wejściowych, takich jak tekst, mowa i obrazy, przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego poprzez określenie wzorców w danych. Wizja komputerowa zajmuje się głównie danymi wizualnymi, takimi jak obrazy lub wideo, podczas gdy rozpoznawanie wzorców zajmuje się plikami audio, wideo, obrazami, tekstem i wieloma innymi.

Czym jest rozpoznawanie wzorców w wizji komputerowej?

Do interpretacji, wizja komputerowa jest ściśle związana z rozpoznawaniem wzorców. Rozpoznawanie wzorców ma na celu nadanie maszynom zdolności do identyfikowania wzorców w danych, tak jak robiłby to człowiek.

Do czego służy wizja komputerowa?

Widzenie komputerowe skupia się na replikacji części ludzkiego systemu wizyjnego i umożliwieniu maszynom uzyskania wysokopoziomowego zrozumienia danych wizualnych, takich jak obrazy cyfrowe lub filmy. Jest on używany do szkolenia maszyn, aby nadać sens danym wizualnym.

Co to jest wizja komputerowa i jej zastosowanie?

Wizja komputerowa to dziedzina uczenia maszynowego i AI, która zajmuje się tym, jak komputery mogą być szkolone w celu wyprowadzenia znaczących informacji z cyfrowych obrazów lub filmów. Jest on stosowany w wielu obszarach zastosowań, takich jak rozpoznawanie twarzy, wykrywanie wad, weryfikacja montażu, wykrywanie intruzów i tak dalej.