بینایی کامپیوتری یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است که به ماشین ها اجازه می‌دهد از سیستم بینایی انسان تقلید کنند و کارهای مربوط به شناخت بصری را خودکار نمایند. با استفاده از تصاویر حاشیه نویسی و تکنیک های یادگیری ماشین، فناوری بینایی رایانه ای می توانند موارد داده را با دقت بیشتری شناسایی و رمزگشایی کنند و سپس بر اساس آنچه می بینند، اقدامات مناسب را انجام دهند.
تحقیقات در زمینه بینایی کامپیوتری در دهه 1960 آغاز شد. هدف، آموزش کامپیوترها برای رقابت با دید انسان بود. اما تجاری سازی فناوری بینایی رایانه یک چالش بزرگ محسوب می شد، زیرا برنامه آموزش، برای فناوری بینایی رایانه اولیه بود.
این برنامه شامل تغذیه کامپیوتر با داده های آموزش تصویر، استخراج ویژگی های مربوطه و حاشیه نویسی ویژگی ها در نظر گرفته شده و سپس مهندس داده هر ماژول را به عنوان دستورالعملی برای شناسایی ویژگی های بصری تعیین می کرد.
یادگیری عمیق، فناوری بینایی رایانه ای را متحول کرده و این فناوری را به صورت تجاری برای کاربردهای صنعتی افزایش داده است. این فرآیند استخراج دستی را با استفاده از مجموعه های عظیمی از داده های آموزشی و چرخه های متعدد برای آموزش رایانه‌ها در مورد ظاهر یک شی ساده می کند.
برخلاف استخراج دستی ویژگی ها، الگوریتم کل فرآیند را خودکار می کند و به طور خودکار قطعات مناسب را استخراج می کند. حتی با وجود تصاویری که قبلا دیده نشده بود، مدل یادگیری عمیق بینایی کامپیوتری همچنان می تواند یک پیش بینی دقیق ایجاد کند.
پیشرفت های یادگیری عمیق در بینایی رایانه ای را می توان به حجم بی نهایت داده بصری که امروزه وجود دارد نسبت داد. دسترسی آزاد به داده های تصویری از منابع مختلف، مانند سایت های رسانه های اجتماعی و دوربین های مداربسته، سناریویی را ایجاد کرده است که در آن همه چیز نظارت، ضبط و رمزگشایی می شود.
تغذیه هزاران تصویر به یک الگوریتم بینایی کامپیوتری می آموزد که ویژگی های واقعی را که تصویر بزرگتر را تشکیل می دهد درک کند. این باعث افزایش سطح یادگیری توسط یک مدل فناوری بینایی رایانه ای می شود و در نهایت به ارائه عملکرد و کارایی دقیق در برنامه‌های بینایی کامپیوتر فعلی مانند پردازش تصویر پزشکی، کنترل کیفیت ساخت، نظارت بر سلامت ، عملیات نظامی، تجزیه و تحلیل ترافیک ، وسایل نقلیه خودران، نظارت امنیتی و دیجیتالی کردن اسناد فیزیکی می انجامد
کاربردهای بینایی کامپیوتری امروزی چند دهه پیش دست نیافتنی به نظر می رسید. و از جایی که ما ایستاده ایم، به نظر می رسد هیچ پایانی برای قابلیت ها و آینده فناوری بینایی کامپیوتر وجود ندارد. در اینجا چیزی است که می توانیم انتظار داشته باشیم در آینده ببینیم:
ادامه تحقیق و اصلاح فناوری بینایی رایانه ای، طیف وسیع تری از عملکردها را انجام می دهد. آموزش این فناوری آسان تر خواهد بود و می تواند تصاویر بیشتری را نسبت به حال حاضر تشخیص دهد. بینایی رایانه نیز با سایر فناوری ها یا زیرشاخه های هوش مصنوعی ادغام خواهد شد تا برنامه های کاربردی چابک تری ایجاد کند.
برای مثال، ترکیب برنامه های زیرنویس تصویر و تولید زبان طبیعی (NLG) می تواند برای درک اشیاء موجود در محیط برای افراد کم بینا استفاده شود. برای مطالعه فناوری های جدید در دنیا، با وب تاز همراه باشید.
رؤیه الکمبیوتر هی مجموعه فرعیه من الذکاء الاصطناعی الذی یسمح للآلات بمحاکاه النظام البصری البشری وأتمته المهام المتعلقه بالتعرف البصری. باستخدام الصور الموضحه وتقنیات التعلم الآلی، یمکن لتقنیه الرؤیه الحاسوبیه تحدید عناصر البیانات وفک تشفیرها بشکل أکثر دقه ثم اتخاذ الإجراءات المناسبه بناءً على ما تراه.
بدأت الأبحاث فی مجال الرؤیه الحاسوبیه فی ستینیات القرن العشرین. وکان الهدف هو تدریب أجهزه الکمبیوتر للتنافس مع الرؤیه البشریه. لکن تسویق تکنولوجیا الرؤیه الحاسوبیه کان تحدیًا کبیرًا لأن برنامج التدریب على تکنولوجیا الرؤیه الحاسوبیه کان بدائیًا.
یتضمن البرنامج تغذیه الکمبیوتر ببیانات تدریب الصور، واستخراج المیزات ذات الصله، وإضافه تعلیقات توضیحیه للمیزات المعنیه، ثم یقوم مهندس البیانات بتعیین کل وحده کدلیل لتحدید المیزات المرئیه.
لقد أحدث التعلم العمیق ثوره فی تکنولوجیا الرؤیه الحاسوبیه وجعل التکنولوجیا قابله للتطبیق تجاریا للتطبیقات الصناعیه. یؤدی هذا إلى تبسیط عملیه الاستخراج الیدوی من خلال استخدام مجموعات ضخمه من بیانات التدریب ودورات متعدده لتعلیم أجهزه الکمبیوتر حول مظهر الکائن.
على عکس استخراج المیزات الیدوی، تقوم الخوارزمیه بأتمته العملیه بأکملها واستخراج الأجزاء المناسبه تلقائیًا. حتى مع الصور التی لم یتم رؤیتها من قبل، لا یزال نموذج رؤیه الکمبیوتر للتعلم العمیق قادرًا على تقدیم تنبؤ دقیق.
یمکن أن یُعزى التقدم الذی أحرزته تقنیات التعلم العمیق فی مجال الرؤیه الحاسوبیه إلى الحجم اللانهائی للبیانات المرئیه الموجوده الیوم. لقد أدى الوصول المفتوح إلى بیانات الصور من مصادر مختلفه، مثل مواقع التواصل الاجتماعی وکامیرات المراقبه التلفزیونیه المغلقه، إلى إنشاء سیناریو حیث یتم مراقبه کل شیء وتسجیله وفک تشفیره.
إن تغذیه آلاف الصور یعلم خوارزمیه الرؤیه الحاسوبیه کیفیه فهم المیزات الحقیقیه التی تشکل الصوره الأکبر. ویؤدی هذا إلى زیاده مستوى التعلم من خلال نموذج تکنولوجیا الرؤیه الحاسوبیه ویؤدی فی النهایه إلى تقدیم أداء دقیق وکفاءه فی تطبیقات الرؤیه الحاسوبیه الحالیه مثل معالجه الصور الطبیه ومراقبه جوده التصنیع ومراقبه الصحه والعملیات العسکریه وتحلیل حرکه المرور والمرکبات ذاتیه القیاده ومراقبه الأمن ورقمنه المستندات المادیه.
کانت تطبیقات الرؤیه الحاسوبیه الحالیه تبدو بعیده المنال قبل بضعه عقود من الزمن. ومن وجهه نظرنا، یبدو أنه لا نهایه لقدرات ومستقبل تکنولوجیا الرؤیه الحاسوبیه. وإلیک ما یمکننا أن نتوقع رؤیته فی المستقبل:
إن الاستمرار فی البحث والتطویر لتکنولوجیا الرؤیه الحاسوبیه سوف یتیح مجموعه أوسع من الوظائف. ستکون التکنولوجیا أسهل للتدریب وستکون قادره على التعرف على عدد أکبر من الصور مقارنه بما یمکنها فعله حالیًا. وسیتم أیضًا دمج الرؤیه الحاسوبیه مع تقنیات أخرى أو فروع فرعیه من الذکاء الاصطناعی لإنشاء تطبیقات أکثر مرونه.
على سبیل المثال، یمکن استخدام مزیج من برامج ترجمه الفیدیو وتولید اللغه الطبیعیه (NLG) لمساعده الأشخاص ضعاف البصر على فهم الأشیاء الموجوده فی البیئه. لدراسه التقنیات الجدیده فی العالم، مع وب‌تاز ابقوا متابعین.
Computer vision is a subset of artificial intelligence that allows machines to mimic the human visual system and automate tasks related to visual recognition. Using image annotation and machine learning techniques, computer vision technology can more accurately identify and decode data items and then take appropriate actions based on what they see.
Research in computer vision began in the 1960s. The goal was to train computers to compete with human vision. But commercializing computer vision technology was a major challenge because the training program for computer vision technology was primitive.
The program involved feeding the computer with image training data, extracting relevant features, and annotating the features in question, and then the data engineer assigned each module as a guideline for identifying visual features.
Deep learning has revolutionized computer vision technology and made it commercially viable for industrial applications. It simplifies the manual extraction process using huge sets of training data and multiple cycles to teach computers about the appearance of an object.
Unlike manual feature extraction, the algorithm automates the entire process and automatically extracts the appropriate parts. Even with previously unseen images, the deep learning computer vision model can still make an accurate prediction.
Deep learning advances in computer vision can be attributed to the infinite volume of visual data that exists today. Open access to image data from various sources, such as social media sites and CCTV cameras, has created a scenario where everything is monitored, recorded, and decoded.
Feeding thousands of images teaches a computer vision algorithm to understand the real-world features that make up the larger picture. This increases the learning rate of a computer vision technology model, ultimately delivering accurate performance and efficiency in current computer vision applications such as medical image processing, manufacturing quality control, health monitoring, military operations, traffic analysis, autonomous vehicles, security surveillance, and physical document digitization.
Today’s computer vision applications seemed unattainable a few decades ago. And from where we stand, there seems to be no end to the capabilities and future of computer vision technology. Here’s what we can expect to see in the future:
Continuing research and refinement of computer vision technology will enable it to perform a wider range of functions. It will be easier to train and can recognize more images than it can currently. Computer vision will also be integrated with other technologies or sub-branches of artificial intelligence to create more agile applications.
For example, a combination of video captioning and natural language generation (NLG) programs can be used to help visually impaired people understand objects in the environment. To study new technologies in the world, with Webtaz Stay tuned.