بینایی کامپیوتر چیست و چه کاربردهای دارد؟

بینایی کامپیوتر شاخه‌ای از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است که هدف آن آموزش کامپیوترها برای دیدن و تفسیر دنیای اطراف، مشابه انسان‌ها و حیوانات، است. در حالی که ما انسان‌ها از دوران کودکی به طور طبیعی توانایی دیدن و درک محیط را به دست می‌آوریم، انتقال این توانایی به کامپیوترها چالش‌های پیچیده‌ای دارد که هنوز به‌طور کامل حل نشده‌اند.

یکی از دلایل دشواری این کار، پیچیدگی و پویایی دنیای واقعی است. دید انسان نیز محدودیت‌های ذاتی دارد، اما ما قادر به درک بسیاری از جزئیات و تغییرات محیطی هستیم. این در حالی است که رایانه‌ها نیاز به پردازش داده‌های بصری پیچیده و تفسیر آن‌ها در شرایط مختلف و متغیر دارند. به همین دلیل، توسعه بینایی کامپیوتر نیازمند الگوریتم‌های پیشرفته و داده‌های فراوان برای آموزش است تا بتواند تطبیق‌پذیری و دقت لازم را به دست آورد.

اگر به فکر یادگیری در حوزه هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر هستید، دوره‌های آموزش هوش مصنوعی و دوره بینایی کامپیوتر دیتایاد می‌توانند انتخابی ایده‌آل برای شما باشند.

آغاز داستان بینایی کامپیوتر از یک آزمایش با گربه‌ها

در دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰، دو دانشمند سوئدی به نام‌های دیوید هوبل و تورستن ویزل، آزمایشی تأثیرگذار روی سیستم بینایی گربه‌ها انجام دادند که به درک ما از پردازش بصری و بعدها توسعه شبکه‌های عصبی مصنوعی کمک شایانی کرد. آن‌ها گربه‌ای را در دستگاهی قرار دادند که از حرکت سر و بدن آن جلوگیری می‌کرد و الکترودهایی به مغز گربه متصل کردند تا فعالیت نورون‌ها را ثبت کنند. این تثبیت حرکت کمک می‌کرد تا سر و چشمان گربه ثابت بمانند و گربه به یک نقطه مشخص نگاه کند، بنابراین دانشمندان می‌توانستند واکنش مغز آن را نسبت به محرک‌های بصری به دقت بررسی کنند.

لحظه کلیدی این آزمایش زمانی رخ داد که پس از جابجایی یک اسلاید پروژکتور، خط نوری افقی روی دیوار افتاد و به‌طور غیرمنتظره‌ای نورون‌های مغز گربه فعال شدند و سیگنال‌های الکتریکی ایجاد کردند. این مشاهده به آن‌ها نشان داد که برخی از نورون‌های مغز گربه به خطوط و شکل‌های ساده واکنش نشان می‌دهند.

این یافته، پایه‌ای برای درک ساختار قشر بینایی در مغز شد و بعدها الهام‌بخش طراحی شبکه‌های عصبی مصنوعی گردید. در شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز، لایه‌های ابتدایی به ویژگی‌های ساده مانند لبه‌ها و خطوط واکنش نشان می‌دهند؛ درست مشابه واکنش اولیه مغز به الگوهای ابتدایی. آزمایش هوبل و ویزل به شناخت اصول پردازش بینایی در مغز کمک کرد و به شکل‌گیری اصول اولیه شبکه‌های عصبی مصنوعی که در بینایی کامپیوتر استفاده می‌شود، منجر شد.

تحول بینایی کامپیوتر: از الگوی دید حیوانات تا معماری‌های پیشرفته

در سال ۱۹۵۹، دانشمندان با الهام از سیستم بینایی حیواناتی مانند گربه‌ها، تلاش خود را برای توسعه بینایی کامپیوتر آغاز کردند. این پژوهش‌ها زمینه‌ای شد تا متخصصان با بررسی و درک نحوه پردازش اطلاعات بصری در مغز، الگویی برای کامپیوترها طراحی کنند.

در طول دهه‌های بعد، پیشرفت‌های متعددی شکل گرفت که مسیر بینایی کامپیوتر را متحول کرد. در دهه ۱۹۶۰، هوش مصنوعی به عنوان یک علم جدید معرفی شد و پژوهشگران ابزارهای پیشرفته‌ای برای گرفتن و پردازش تصاویر ابداع کردند. در سال ۱۹۷۴، نخستین سیستم تشخیص کاراکتر توسعه یافت و به یکی از اولین کاربردهای بینایی کامپیوتر تبدیل شد.

از دهه ۲۰۰۰، بینایی کامپیوتر به مسائل پیچیده‌تری پرداخت، از جمله:

• تشخیص اشیا
• شناسایی چهره
• تفکیک بخش‌های مختلف تصاویر (Segmentations)
• دسته‌بندی تصاویر

در سال ۲۰۱۰، مجموعه‌ای از داده‌ها به نام ImageNet، شامل میلیون‌ها تصویر برچسب‌گذاری‌شده، برای تحقیق در بینایی کامپیوتر در دسترس قرار گرفت. این مجموعه داده در سال ۲۰۱۲ به تولد معماری AlexNet منجر شد که به عنوان یکی از بزرگ‌ترین پیشرفت‌ها در بینایی کامپیوتر شناخته می‌شود و باعث تحولی اساسی در کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق برای پردازش و درک تصاویر شد.

پردازش تصویر: زیرساختی برای بینایی کامپیوتر

پردازش تصویر دیجیتال، که به‌اختصار پردازش تصویر نامیده می‌شود، یکی از بخش‌های اصلی بینایی کامپیوتر است. این حوزه علمی به توسعه الگوریتم‌هایی می‌پردازد که تصاویر را بهبود بخشیده و امکان تحلیل و درک بهتر آن‌ها را فراهم می‌کند.

در واقع، پردازش تصویر نه تنها یک بخش، بلکه زمینه‌ساز بینایی کامپیوتر مدرن است. این علم به‌طور گسترده از الگوریتم‌های متنوع و تکنیک‌های بهینه‌سازی برای تجزیه و تحلیل تصاویر استفاده می‌کند و پیشرفت‌های کلیدی در بینایی ماشین را ممکن ساخته است.

پردازش تصویر به معنای اجرای مجموعه‌ای از عملیات روی یک تصویر دیجیتال است که به‌واسطه داده‌های گردآوری‌شده توسط الگوریتم‌ها، محتوا یا ویژگی‌های تصویر را استخراج و دستکاری می‌کند. این فرآیند، امکان تحلیل دقیق‌تر تصاویر را فراهم می‌کند و پایه‌ای برای توسعه سیستم‌های بینایی کامپیوتر فراهم می‌سازد.

با درک این نظریه‌ها، اکنون می‌توان به جنبه‌های عملی و کاربردی بینایی کامپیوتر پرداخت.

بینایی کامپیوتر چطور کار می‌کند؟

در اینجا یک نمایش تصویری ساده وجود دارد که به این سوال در ابتدایی‌ترین سطح پاسخ می‌دهد.

این تصویر سه مرحله اصلی بینایی کامپیوتر را توضیح می‌دهد:

1. گرفتن تصویر: شامل به دست آوردن تصاویر، حتی در مقیاس‌های بزرگ، از طریق ویدیو یا عکس و همچنین تصاویر سه‌بعدی برای تحلیل‌های مختلف.

2. پردازش تصویر: مرحله‌ای که در آن مدل‌های یادگیری عمیق داده‌ها را پردازش کرده و تصاویر را با استفاده از هزاران نمونه برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌دهند.

3. درک تصویر: آخرین مرحله که شامل تفسیر تصویر است، جایی که سیستم به شناسایی یا دسته‌بندی اشیا می‌پردازد.

در نگاه اول، ممکن است سه مرحله اصلی بینایی کامپیوتر، یعنی گرفتن تصویر، پردازش، و درک تصویر، ساده به نظر برسند. اما واقعیت این است که پردازش و تفسیر یک تصویر توسط ماشین، کار پیچیده‌ای است. بیایید ببینیم چرا.

هر تصویر دیجیتال از تعداد زیادی پیکسل تشکیل شده است؛ پیکسل‌ها کوچک‌ترین بخش‌های تصویر هستند. کامپیوترها تصاویر را به‌عنوان یک آرایه از پیکسل‌ها می‌بینند، و هر پیکسل شامل مقادیری است که نشان می‌دهد چه مقدار از سه رنگ اصلی (قرمز، سبز و آبی) در آن نقطه وجود دارد. این پیکسل‌ها کنار هم تصویر نهایی را می‌سازند.

این عملیات‌های پیچیده به مدل‌های یادگیری عمیق کمک می‌کنند تا الگوها و ویژگی‌های تصویری را شناسایی و تحلیل کنند. البته این پردازش‌ها به قدرت محاسباتی بالا و داده‌های آموزشی زیادی نیاز دارند تا ماشین بتواند به‌نوعی تصاویر را “ببیند” و “درک” کند، مشابه آنچه که انسان انجام می‌دهد.

در زیر نمونه‌ای از نحوه “دیدن” یک تصویر کوچک توسط کامپیوتر را آورده ایم:

پردازش ماتریس تصاویر و درک کامپیوتر از تصاویر

در تصاویر دیجیتال، هر پیکسل با یک مقدار عددی مشخص می‌شود که میزان روشنایی آن را در یک مختصات خاص از تصویر نشان می‌دهد. به عنوان مثال، مقدار ۲۵۵ نشان‌دهنده یک پیکسل کاملاً سفید و مقدار ۰ نشان‌دهنده یک پیکسل کاملاً سیاه است. برای تصاویر بزرگ‌تر، این مقادیر به شکل ماتریس‌های بسیار بزرگ سازماندهی می‌شوند.

در حالی که مغز انسان با نگاه به تصویر می‌تواند آن را به راحتی درک کند، نگاه به ماتریس پیکسل‌ها به‌تنهایی اطلاعات مفیدی به ما نمی‌دهد. رایانه‌ها برای تشخیص الگوها و اجزای تصویر، نیازمند انجام محاسبات پیچیده‌ای روی این ماتریس‌ها هستند تا روابطی بین پیکسل‌های مجاور ایجاد کرده و ساختارهای مشخصی مانند چهره انسان را شناسایی کنند.

الگوریتم‌های پیشرفته برای شناسایی الگوهای پیچیده در تصاویر، این چالش را با تکنیک‌های یادگیری عمیق حل می‌کنند. برخی از عملیات‌های رایج در بینایی کامپیوتر که برای تشخیص و تحلیل تصویر استفاده می‌شوند، عبارتند از:

• کانولوشن (Convolution): این عملیات شامل استفاده از یک کرنل است که به صورت پیکسل به پیکسل روی تصویر حرکت می‌کند و با انجام ضرب عنصر به عنصر، ویژگی‌های محلی را استخراج می‌کند. کرنل به شناسایی لبه‌ها، بافت‌ها و دیگر ویژگی‌های مهم کمک می‌کند.

• تجمیع (Pooling): تجمیع، عملیاتی است که برای کاهش ابعاد تصویر استفاده می‌شود. در این فرآیند، کرنل تجمیع روی تصویر حرکت کرده و تنها یک پیکسل را از هر منطقه برای پردازش انتخاب می‌کند، مانند تجمیع بیشینه (Max Pooling) یا تجمیع میانگین (Average Pooling)، که باعث کاهش اندازه تصویر می‌شود و به کاهش پیچیدگی محاسبات کمک می‌کند.

• فعال‌سازی‌های غیرخطی (Non-Linear Activations): این عملیات، غیرخطیت را به شبکه عصبی اضافه کرده و امکان استفاده از چندین لایه کانولوشن و تجمیع به‌طور پی‌درپی را فراهم می‌سازد، که به تعمیق مدل و افزایش توانایی آن در شناسایی ویژگی‌های پیچیده کمک می‌کند.

مسائل رایج در بینایی کامپیوتر

به طور کلی، مسائل بینایی کامپیوتر به این معناست که کامپیوترها بتوانند تصاویر دیجیتال و داده‌های بصری دنیای واقعی را درک کنند. این فرایند ممکن است شامل استخراج، پردازش و تحلیل اطلاعات از این ورودی‌ها باشد تا بتوانند تصمیم‌گیری کنند.

با پیشرفت بینایی ماشین، مشکلات پیچیده به‌صورت رسمی و در قالب مسائلی قابل‌حل مطرح شدند. تقسیم این موضوعات به گروه‌های مشخص و نام‌گذاری دقیق به محققان در سراسر دنیا کمک کرد تا مشکلات را شناسایی کرده و کارایی خود را در حل آن‌ها افزایش دهند.

محبوب‌ترین مسائل بینایی کامپیوتر که در حوزه هوش مصنوعی بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند شامل موارد زیر هستند:

طبقه‌بندی تصویر

طبقه‌بندی تصویر یکی از موضوعاتی است که بیشترین مطالعه را داشته، به‌ویژه از زمان انتشار مجموعه داده ImageNet در سال 2010. این مسئله، یکی از چالش‌های رایج بینایی کامپیوتر است که هم تازه‌کاران و هم کارشناسان با آن سروکار دارند. طبقه‌بندی تصویر نسبتاً ساده است: با داشتن گروهی از تصاویر، هدف این است که آن‌ها را بر اساس مجموعه‌ای از کلاس‌های از پیش تعیین‌شده طبقه‌بندی کنیم، تنها با استفاده از تصاویر نمونه‌ای که قبلاً دسته‌بندی شده‌اند.

برخلاف مسائل پیچیده‌تری مانند تشخیص شیء و بخش‌بندی تصویر که نیاز به تعیین موقعیت‌ها دارند، طبقه‌بندی تصویر به پردازش کل تصویر به عنوان یک واحد می‌پردازد و یک برچسب خاص به آن اختصاص می‌دهد.

تشخیص شیء

تشخیص شیء به معنای شناسایی و تعیین مکان اشیاء با استفاده از کادرهای محصورکننده است. این روش به دنبال جزئیات خاص مربوط به یک کلاس در یک تصویر یا ویدئو می‌گردد و هر زمان که این اشیاء ظاهر شوند، آن‌ها را شناسایی می‌کند. این کلاس‌ها می‌توانند خودروها، حیوانات، انسان‌ها یا هر چیز دیگری باشند که مدل تشخیص روی آن‌ها آموزش دیده است.

روش‌های قدیمی‌تر تشخیص شیء از ویژگی‌هایی مانند Haar، SIFT و HOG استفاده می‌کردند و آن‌ها را بر اساس رویکردهای کلاسیک یادگیری ماشین دسته‌بندی می‌کردند. اما به دلیل محدودیت‌های آن‌ها در دقت و تعداد اشیاء قابل شناسایی، مدل‌های یادگیری عمیق مانند YOLO، RCNN و SSD توسعه یافتند و با استفاده از میلیون‌ها پارامتر، دقت و سرعت بالاتری به ارمغان آوردند.

بخش‌بندی تصویر

بخش‌بندی تصویر به معنای تقسیم یک تصویر به بخش‌ها یا پیکسل‌هایی است که نمایانگر اشیا یا کلاس‌های مختلف در آن تصویر هستند. این وظیفه به ماشین‌ها کمک می‌کند تا با دقت بیشتری اشیا را از پس‌زمینه و دیگر اشیا جدا کنند. دو نوع اصلی از بخش‌بندی در بینایی کامپیوتر وجود دارد:

• بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation): در این روش، هر پیکسل در تصویر به یکی از دسته‌های از پیش تعیین‌شده (مانند آسمان، جاده، ساختمان) اختصاص داده می‌شود. با این حال، بخش‌بندی معنایی تمایزی میان نمونه‌های مختلف یک کلاس خاص قائل نمی‌شود. به عنوان مثال، اگر دو خودرو در یک تصویر باشند، هر دو با همان برچسب “خودرو” برچسب‌گذاری می‌شوند.
• بخش‌بندی نمونه‌ای (Instance Segmentation): در این روش، هر نمونه جداگانه از یک کلاس به طور مستقل بخش‌بندی و برچسب‌گذاری می‌شود. بنابراین، اگر دو خودرو در تصویر وجود داشته باشد، هر کدام به عنوان یک “نمونه” مجزا شناسایی می‌شوند.

برای دستیابی به بخش‌بندی دقیق‌تر، از مدل‌های یادگیری عمیق مانند U-Net، SegNet، PSPNet و Mask R-CNN استفاده می‌شود. این مدل‌ها با معماری‌های خاص و چندین لایه عصبی، پیکسل‌های تصویر را با دقت بیشتری به کلاس‌های مشخص تقسیم می‌کنند.

شناسایی چهره و افراد در بینایی کامپیوتر

شناسایی چهره یکی از شاخه‌های تخصصی تشخیص شیء است که هدف اصلی آن شناسایی و مکان‌یابی چهره انسان در تصاویر یا ویدئوها می‌باشد. برخلاف تشخیص شیء عمومی که فقط به شناسایی اشیاء موجود در تصویر می‌پردازد، شناسایی چهره علاوه بر تعیین موقعیت چهره، ویژگی‌های خاص فرد را نیز تحلیل می‌کند. به این ترتیب، سیستم قادر است فرد خاصی را شناسایی کرده و چهره‌های مختلف را از هم متمایز کند. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل جزئیات منحصر به فرد صورت مانند فاصله بین چشم‌ها، شکل بینی، فرم چانه، و سایر خصوصیات شبیه به اثر انگشت‌های بیولوژیکی باشند.

روش‌های سنتی شناسایی چهره از ویژگی‌هایی مانند نقاط کلیدی صورت و فاصله بین چشم‌ها استفاده می‌کردند، اما این روش‌ها محدودیت‌هایی داشتند. با پیشرفت شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs)، مدل‌های مدرن مانند FaceNet و DeepFace دقت بالاتری در شناسایی چهره‌ها دارند و می‌توانند چهره‌ها را در شرایط مختلف، از جمله نور ضعیف یا تغییر زاویه، شناسایی کنند. این مدل‌ها از ویژگی‌های منحصر به فرد چهره برای شناسایی افراد استفاده می‌کنند و در کاربردهایی مانند امنیت، تشخیص هویت و برچسب‌گذاری تصاویر در شبکه‌های اجتماعی کاربرد دارند.

تطبیق ویژگی‌ها

ویژگی‌ها در بینایی کامپیوتر به بخش‌هایی از تصویر اطلاق می‌شود که اطلاعات مهمی در مورد اشیاء موجود در تصویر فراهم می‌کنند. ویژگی‌ها می‌توانند شامل لبه‌ها، گوشه‌ها یا دیگر نقاط قابل توجه در تصویر باشند. لبه‌ها به‌عنوان نقاطی که تغییرات زیادی در شدت روشنایی دارند، معمولاً نشان‌دهنده جزئیات ساختاری مهمی از اشیاء هستند. از سوی دیگر، گوشه‌ها نقاطی هستند که در آن‌ها دو یا چند لبه با هم تلاقی دارند و به‌عنوان ویژگی‌های خاص برای شناسایی و تطبیق استفاده می‌شوند.

تطبیق ویژگی‌ها فرآیند ارتباط دادن ویژگی‌های مشابه در دو یا چند تصویر است. این فرآیند در بسیاری از وظایف بینایی کامپیوتر کاربرد دارد، از جمله شناسایی و ردیابی شیء، کالیبراسیون دوربین و ساخت تصاویر پانوراما. یکی از مزایای این فرآیند توانایی شناسایی ویژگی‌ها در تصاویر مختلف است، حتی زمانی که این تصاویر تحت شرایط متفاوتی مانند تغییر مقیاس، چرخش یا تغییر نورپردازی قرار دارند.

برای شناسایی ویژگی‌ها در تصاویر، الگوریتم‌های مختلف پردازش تصویر مانند Harris Corner Detection، SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) و SURF (Speeded-Up Robust Features) به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها نقاط خاص و برجسته در تصویر را شناسایی می‌کنند که به‌عنوان ویژگی‌های کلیدی برای تطبیق در نظر گرفته می‌شوند. علاوه بر این، پس از شناسایی ویژگی‌ها، از توصیف‌کننده‌های محلی برای ایجاد نمایی دقیق از محیط اطراف هر نقطه کلیدی استفاده می‌شود. این توصیف‌کننده‌ها معمولاً به‌گونه‌ای طراحی می‌شوند که نسبت به تغییرات مقیاس و چرخش مقاوم باشند، به همین دلیل می‌توانند ویژگی‌های مشابه را در تصاویر مختلف به‌درستی تطبیق دهند.

بازیابی تصویر

بازیابی تصویر به فرآیند ترمیم و بازسازی عکس‌های قدیمی و کم‌کیفیت گفته می‌شود که به دلیل نگهداری نامناسب یا گذر زمان، کیفیت خود را از دست داده‌اند.

فرآیندهای رایج در بازیابی تصویر شامل کاهش نویزهای اضافی است که به کمک ابزارهای ریاضی و فنی انجام می‌شود. در برخی موارد، برای بازسازی کامل تصویر نیاز به تغییرات عمده‌ای است که تحلیل‌های پیشرفته‌تری را طلب می‌کند. این کار معمولاً با استفاده از تکنیک‌هایی مانند “بازسازی تصویر” (Image Inpainting) انجام می‌شود.

در فرآیند بازسازی تصویر، قسمت‌های آسیب‌دیده با استفاده از مدل‌های تولیدی پر می‌شوند. این مدل‌ها برآورد می‌کنند تصویر باید چه ویژگی‌هایی را نمایش دهد. این فرآیند غالباً با رنگ‌آمیزی تصویر (اگر تصویر سیاه و سفید باشد) ادامه می‌یابد تا رنگ‌ها به طبیعی‌ترین شکل ممکن بازسازی شوند.

تحلیل حرکت ویدئو

تحلیل حرکت ویدئو یکی از وظایف مهم در بینایی ماشین است که به مطالعه حرکت اشیاء، انسان‌ها یا حیوانات و مسیر حرکت آن‌ها در ویدئوها می‌پردازد. این حوزه معمولاً به‌عنوان ترکیبی از چندین بخش مختلف از جمله تشخیص شیء، ردیابی، بخش‌بندی تصویر و برآورد حالت‌ها شناخته می‌شود.

در این فرآیند، تحلیل حرکت به شناسایی و دنبال کردن اشیاء یا افراد در ویدئوهای متوالی پرداخته و الگوهای حرکتی را استخراج می‌کند. این اطلاعات می‌توانند برای کاربردهای مختلف در زمینه‌های متعدد مورد استفاده قرار گیرند. به‌عنوان مثال، تحلیل حرکت انسان در زمینه‌هایی مانند ورزش، پزشکی، آنالیزهای ویدئویی هوشمند و فیزیوتراپی کاربرد گسترده‌ای دارد. این تکنیک می‌تواند برای تجزیه و تحلیل حرکات بدن، تشخیص فعالیت‌های ورزشی یا ارزیابی وضعیت فیزیکی افراد استفاده شود.

علاوه بر این، تحلیل حرکت در صنایع دیگر مانند تولیدات صنعتی برای نظارت بر خط تولید، شناسایی نقص‌ها یا بهبود کارایی فرآیندها استفاده می‌شود. حتی در زمینه‌های علمی مانند میکروب‌شناسی، تحلیل حرکت می‌تواند در شمارش و ردیابی میکروارگانیسم‌ها مانند باکتری‌ها و ویروس‌ها مفید باشد، به‌ویژه زمانی که نیاز به مطالعه رفتار این موجودات در شرایط مختلف وجود داشته باشد.

چالش‌های فناوری بینایی کامپیوتر

فناوری بینایی کامپیوتر با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، همچنان با چالش‌های زیادی روبه‌رو است. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در این حوزه، عدم درک کامل از نحوه عملکرد مغز و سیستم بینایی انسان است. انسان‌ها توانایی‌های بینایی پیچیده و پیشرفته‌ای دارند که از سنین پایین شروع به توسعه می‌کنند، اما تاکنون نتواسته‌ایم به‌طور کامل و دقیق فرآیندهایی که در مغز برای درک و پردازش اطلاعات بصری انجام می‌شود، شبیه‌سازی کنیم.

حس بینایی انسان به‌ویژه در انجام وظایف روزمره پیچیده است. برای مثال، عبور از خیابان، اشاره به یک جسم در آسمان یا حتی نگاه کردن به ساعت نیازمند درک دقیق از محیط و توانایی شناخت اشیاء اطراف است. این وظایف، که به نظر ساده می‌آیند، نیازمند شبیه‌سازی فرآیندهای پیچیده‌ای هستند که درک ما از جهان را ممکن می‌سازد. شبیه‌سازی این قابلیت‌ها در بینایی کامپیوتر همچنان یک چالش بزرگ به حساب می‌آید.

در کنار این مسائل، چالش‌های فنی دیگری نیز وجود دارد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• پردازش داده‌های بزرگ: فناوری بینایی کامپیوتر معمولاً با حجم زیادی از داده‌های تصویری یا ویدئویی روبه‌رو است. پردازش این داده‌ها نه‌تنها نیازمند منابع محاسباتی زیاد است، بلکه باید در لحظه و با دقت بالا انجام شود. این مسئله به چالش‌هایی در زمینه ذخیره‌سازی، سرعت پردازش و تحلیل داده‌ها منجر می‌شود.
• پایداری و مقاوم‌سازی در برابر شرایط محیطی متغیر: بینایی کامپیوتر باید قادر باشد تا در شرایط مختلف محیطی مانند تغییرات نور، زاویه دید، وضعیت آب و هوا و وضوح تصویر عملکرد صحیحی داشته باشد. این مسئله به‌ویژه در محیط های واقعی که متغیرهای زیادی وجود دارد، یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها است.
• کمبود داده‌های برچسب‌گذاری‌شده: بسیاری از الگوریتم‌های پیشرفته بینایی کامپیوتر به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش نیاز دارند. این فرآیند برچسب‌گذاری دستی نه‌تنها زمان‌بر بلکه هزینه‌بر است و در برخی حوزه‌ها ممکن است داده‌های برچسب‌گذاری‌شده به اندازه کافی در دسترس نباشد.
• نیاز به منابع محاسباتی و مصرف انرژی بالا: پردازش و تحلیل تصاویر نیازمند منابع محاسباتی زیادی است، به‌ویژه در الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق. این مسئله به‌ویژه در دستگاه‌های همراه با منابع محدود، مانند گوشی‌های هوشمند یا ربات‌ها، چالش‌برانگیز است.
• مسائل اخلاقی و حریم خصوصی: استفاده از فناوری بینایی کامپیوتر برای نظارت یا شناسایی افراد می‌تواند تهدیدی جدی برای حریم خصوصی باشد. با گسترش کاربردهای این فناوری، نگرانی‌هایی در زمینه حفظ حریم خصوصی و حقوق فردی مطرح است که باید به‌طور جدی مورد توجه قرار گیرد.

در نهایت، علی‌رغم این چالش‌ها، پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه بینایی کامپیوتر رخ داده است. با بهبود الگوریتم‌ها، مدل‌ها و استفاده از منابع محاسباتی قدرتمندتر، بسیاری از این مشکلات قابل حل خواهند بود. با این حال، نیاز به تحقیق و توسعه مداوم برای رسیدن به شبیه‌سازی دقیق‌تر و کاربردی‌تر از بینایی انسان در کامپیوترها همچنان احساس می‌شود.

۷ کاربرد واقعی بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتر به سرعت در حال گسترش است و در صنایع مختلف کاربردهای متعددی پیدا کرده است. در اینجا برخی از رایج‌ترین و تأثیرگذارترین کاربردهای این فناوری را بررسی می‌کنیم:

خودروهای خودران

یکی از برجسته‌ترین کاربردهای بینایی کامپیوتر، خودروهای خودران است. شرکت‌هایی مانند تسلا با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته بینایی کامپیوتر، مدل‌های نوآورانه‌ای از وسایل نقلیه خودران را معرفی کرده‌اند. این خودروها با تجزیه و تحلیل داده‌های تصویری از دوربین‌ها و حسگرها، قادر به شناسایی موانع، خواندن علائم راهنمایی و رانندگی و تصمیم‌گیری در مورد مسیرهای بهینه هستند. بینایی کامپیوتر نقش کلیدی در توسعه این فناوری و تبدیل آن به بخشی از زندگی روزمره ایفا می‌کند.

واقعیت افزوده (AR)

واقعیت افزوده (AR) با ترکیب دنیای واقعی و اطلاعات دیجیتال، تجربه‌ای جدید و تعاملی برای کاربران فراهم می‌آورد. فناوری بینایی کامپیوتر به AR این امکان را می‌دهد که اطلاعات و اشیاء دیجیتال را در دنیای واقعی شبیه‌سازی کند. این کاربرد به ویژه در بخش‌هایی مانند بازی‌های ویدیویی، طراحی، آموزش و حتی در صنعت سلامت با استفاده از فیلترها و ابزارهای تشخیص متنی که به تصاویر افزوده می‌شود، جذابیت زیادی پیدا کرده است.

تصویربرداری پزشکی

تصویربرداری پزشکی یکی از زیرشاخه‌های حیاتی بینایی کامپیوتر است که در آن داده‌های تصویری از آزمایش‌هایی مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن یا MRI برای شناسایی و تشخیص بیماری‌ها مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند. از این فناوری برای شناسایی زودهنگام بیماری‌ها مانند سرطان و ذات‌الریه استفاده می‌شود. تشخیص دقیق و سریع در این حوزه می‌تواند جان هزاران نفر را نجات دهد و به پزشکان در اتخاذ تصمیمات درمانی بهتر کمک کند.

آنالیز ویدیوی هوشمند

بینایی کامپیوتر در آنالیز ویدیویی هوشمند به‌ویژه برای نظارت و امنیت استفاده می‌شود. این سیستم‌ها قادر به شناسایی و پیگیری افراد، تشخیص اشیا ، تشخیص چهره و تجزیه و تحلیل رفتار هستند. از این فناوری در مکان‌هایی مانند فروشگاه‌ها برای بررسی رفتار مشتریان، فرودگاه‌ها و ایستگاه‌های حمل‌ونقل برای نظارت بر صف‌ها و تأسیسات صنعتی برای ردیابی مناطق محدود استفاده می‌شود.

تولید و ساخت‌وساز

در صنایع تولیدی، بینایی کامپیوتر نقش مهمی در خودکارسازی فرآیندها ایفا می‌کند. سیستم‌های بینایی کامپیوتر به شناسایی عیوب، بازرسی‌های ایمنی و نظارت بر کیفیت تولیدات کمک می‌کنند. علاوه بر این، استفاده از بینایی سه‌بعدی در خطوط تولید، امکان بازرسی دقیق‌تری را فراهم می‌آورد که توسط انسان‌ها قابل انجام نیست. این امر منجر به افزایش کارایی و دقت در تولید می‌شود.

تشخیص و خواندن متن در تصاویر (OCR)

تشخیص و خواندن متن در تصاویر یا OCR یکی از قدیمی‌ترین و شناخته‌شده‌ترین کاربردهای بینایی کامپیوتر است. این فناوری که ابتدا با الگوریتم‌های ساده آغاز شد، اکنون با استفاده از یادگیری عمیق به دقت بالا و قابلیت‌های پیشرفته‌ای دست یافته است. فناوری OCR قادر است متون را در محیط‌های طبیعی شناسایی و ترجمه کند، بدون آنکه نیاز به نظارت انسان داشته باشد. این کاربرد حتی در دستگاه‌های موبایل و اسکنرهای هوشمند نیز به‌طور گسترده استفاده می‌شود.

خرده‌فروشی

بینایی کامپیوتر می‌تواند تجربه خرید در خرده‌فروشی را به‌طور چشم‌گیری تغییر دهد. با ظهور فروشگاه‌های هوشمند مانند Amazon-Go، که بدون نیاز به پرداخت دستی، خرید به‌طور خودکار انجام می‌شود، شاهد تحولی بزرگ در صنعت خرده‌فروشی هستیم. فناوری بینایی کامپیوتر در این زمینه به شناسایی محصولات، نظارت بر موجودی و حتی پیش‌بینی نیازهای مشتریان کمک می‌کند.

خلاصه‌ای از بینایی کامپیوتر: نکات کلیدی

در این مقاله به نکات اساسی در زمینه بینایی کامپیوتر پرداخته‌ایم:

• بینایی کامپیوتر شاخه‌ای از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد تا تصاویر را دریافت، پردازش و تفسیر کنند.
• تاریخچه این فناوری به دهه ۱۹۵۰ بازمی‌گردد و هم‌اکنون در بسیاری از صنایع کاربردهای گسترده‌ای دارد.
• در ساده‌ترین حالت، بینایی کامپیوتر به فرآیند دریافت، پردازش و درک تصاویر مرتبط است.
• برخی از چالش‌های رایج در این حوزه شامل طبقه‌بندی تصویر، مکان‌یابی اشیا، تشخیص و تقسیم‌بندی تصاویر می‌باشد.
• بینایی کامپیوتر در زمینه‌های متنوعی مانند تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی، خودروهای خودران و آنالیز ویدیوی هوشمند استفاده می‌شود.
• امروزه، سیستم‌های بینایی کامپیوتر قادرند به‌طور مؤثری عملکرد بهتری نسبت به سیستم بینایی انسان داشته باشند.

یادگیری بینایی کامپیوتر به شما این امکان را می‌دهد که دنیای پیچیده تصاویر را به شکلی جدید و جذاب درک کنید. اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را در این حوزه تقویت کنید، اکنون بهترین زمان برای شروع است! مجموعه دوره‌ هوش مصنوعی و آموزش بینایی کامپیوتر دیتایاد با محتوای بروز، تدریس تخصصی و بهره‌گیری از جدیدترین متدها، شما را در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص در این حوزه قرار می‌دهد.