بینایی کامپیوتر (Computer Vision): مفاهیم کلیدی، تاریخچه و کاربردها

بینایی کامپیوتر (Computer Vision) شاخه‌ای کلیدی از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق است که به ماشین‌ها این توانایی را می‌دهد تا جهان بصری اطراف خود (شامل تصاویر دیجیتال و ویدئوها) را ببینند، پردازش کنند و در نهایت، محتوای آن را درک و تفسیر نمایند.

به عبارت ساده، هدف بینایی کامپیوتر (Computer Vision) این است که به کامپیوترها «بینایی» بدهد، درست مانند انسان. با این حال، انتقال توانایی درک جزئیات پیچیده، الگوها و مفاهیم انتزاعی از طریق پیکسل‌ها به کامپیوترها، چالش فنی بزرگی است که نیازمند الگوریتم‌های پیشرفته و حجم عظیمی از داده‌های آموزشی است.

در حالی که انسان‌ها از بدو تولد این قابلیت را به صورت طبیعی کسب می‌کنند، آموزش ماشین‌ها برای تشخیص یک شیء ساده، نیازمند پردازش حجم بالایی از داده‌ها و تصاویر برچسب‌گذاری شده است. این فرآیند پیچیده، بینایی کامپیوتر را به یکی از پویاترین و کاربردی‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

تاریخچه بینایی کامپیوتر: از نظریه دید حیوانات تا انقلاب یادگیری عمیق

بینایی کامپیوتر در ابتدا با الهام از زیست موجودات و نحوه پردازش تصویر در مغز حیوانات ریشه گرفت. در دهه‌های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰، پژوهش‌های پیشگامانه دیوید هوبل و تورستن ویزل روی سیستم بینایی گربه‌ها، کشف کرد که نورون‌های مغزی تنها به اشکال هندسی ساده مانند لبه‌ها و خطوط واکنش نشان می‌دهند. این کشف، الگوی اولیه برای طراحی شبکه عصبی کانولوشن (CNN) شد.

تحول اصلی این حوزه با ظهور کلان داده و معماری‌های نوین در دهه ۲۰۱۰ رقم خورد. در سال ۲۰۱۲، پیروزی مدل AlexNet در مسابقات ImageNet، قدرت بی‌نظیر یادگیری عمیق را در حل مسائل بصری به اثبات رساند و مسیر بینایی کامپیوتر را برای همیشه تغییر داد.

پردازش تصویر: زیرساختی برای بینایی کامپیوتر

پردازش تصویر دیجیتال (Digital Image Processing)، که به اختصار پردازش تصویر (Image Processing) نامیده می‌شود، یکی از بخش‌های اصلی و زمینه ساز بینایی کامپیوتر مدرن است.

این حوزه به توسعه الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر روی تصاویر ورودی عملیاتی را انجام می‌دهند تا آن‌ها را بهبود بخشیده و ویژگی‌های خاصی را برای تحلیل‌های بعدی استخراج کنند. در حقیقت، هدف اصلی پردازش تصویر، بهبود یا تغییر تصویر است، مانند حذف نویز، افزایش کنتراست، یا تغییر اندازه.

پردازش تصویر، تصویری بهتر یا اصلاح‌شده به ما می‌دهد، اما لزوماً آن را درک نمی‌کند و معنای محتوای آن را نمی‌فهمد. اما بینایی کامپیوتر با استفاده از خروجی‌های پردازش تصویر، مانند یک انسان تصویر را تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌کند تا محتوای آن (مثلاً وجود یک ماشین یا یک عابر پیاده) را متوجه شود. بنابراین، پردازش تصویر، مرحله‌ای ضروری است که داده‌های بصری خام را برای مدل‌های پیشرفته بینایی کامپیوتر آماده می‌سازد.

بینایی کامپیوتر چطور کار می‌کند؟

اگر پردازش تصویر را به مثابه آماده‌سازی بوم نقاشی فرض کنیم، بینایی کامپیوتر نقاشی کردن روی آن و درک معنای محتوای آن است. نحوه کار بینایی کامپیوتر در ماشین‌ها، از سه مرحله کلیدی زیر و در قالب الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق پیروی می‌کند:

۱. دریافت و پیش پردازش تصویر (Data Acquisition and Pre-Processing)

کامپیوترها تصاویر دیجیتال را نه به صورت شکل‌ها، بلکه به صورت یک آرایه بزرگ از پیکسل‌ها می‌بینند. هر پیکسل یک مقدار عددی است که میزان سه رنگ اصلی (قرمز، سبز و آبی) را نشان می‌دهد. در این مرحله، داده‌های خامی که از سنسورها یا ویدئوها دریافت شده‌اند، به فرمت عددی مناسب برای مدل‌های یادگیری تبدیل می‌شوند.

۲. استخراج ویژگی و آموزش مدل (Feature Extraction and Model Training)

این مرحله حیاتی، هسته اصلی بینایی کامپیوتر مدرن است و شامل دو رویکرد اصلی تاریخی و نوین است:

• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs): از سال ۲۰۱۲ تا کنون، شبکه‌های پیچشی (مانند AlexNet یا ResNet) پایه اصلی این حوزه بوده‌اند. این مدل‌ها از طریق لایه‌های پیچشی (Convolutional Layers) به صورت سلسله مراتبی عمل می‌کنند. ابتدا ویژگی‌های ساده (مانند لبه‌ها و بافت‌ها) را استخراج کرده و سپس با ترکیب آن‌ها، الگوهای پیچیده‌تر (مانند چشم، چرخ یا دست) را در تصویر تشخیص می‌دهند. شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) به دلیل کارایی بالا و توانایی درک جزئیات محلی، همچنان در بسیاری از کاربردهای صنعتی و موبایل مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• انقلاب ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers – ViTs): در سال‌های اخیر، مدل‌های ترنسفورمر بینایی (ViTs)، که در ابتدا برای پردازش زبان طبیعی توسعه یافتند، مرزهای این حوزه را جابه‌جا کرده‌اند. این مدل‌ها تصویر را به تکه‌های کوچک تقسیم کرده و با استفاده از مکانیسم توجه (Attention Mechanism)، نه تنها روابط محلی، بلکه روابط سراسری و دور از هم میان اجزای تصویر را نیز درک می‌کنند. در مقیاس‌های بزرگ داده و در وظایف پیچیده، ViTs در حال پشت سر گذاشتن CNNها هستند و به عنوان یکی از ستون‌های اصلی توسعه آینده شناخته می‌شوند.

۳. تفسیر و خروجی (Interpretation and Output)

این فاز، مرحله نهایی و در واقع نقطه تصمیم‌گیری در فرآیند بینایی کامپیوتر است. در این مرحله، سیستم با استفاده از دانش و الگوهایی که در طول آموزش توسط مدل‌های یادگیری عمیق کسب کرده، خروجی‌های عددی (که از تحلیل پیکسل‌های تصویر به دست آمده) را به اطلاعات قابل درک و معنی‌دار تبدیل می‌کند. این خروجی‌ها در نهایت به یک تصمیم یا اقدامی کاربردی در دنیای واقعی منجر می‌شوند.

نمونه شبکه عصبی کانولوشن در بینایی کامپیوتر – معماری Alexnet

مسائل رایج در بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتر برای رسیدن به درک کامل محیط بصری، مجموعه‌ای از وظایف تعریف شده را دنبال می‌کند که به محققان و مهندسان این امکان را می‌دهد تا مدل‌های خود را با اهداف مشخص آموزش دهند. این وظایف، از ساده‌ترین نوع طبقه‌بندی تا پیچیده‌ترین نوع درک در سطح پیکسل، عبارتند از:

طبقه بندی تصویر (Image Classification)

طبقه بندی تصویر (Image Classification) 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 شی 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 اشیا (Object Detection)

تشخیص اشیا (Object Detection) 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.

اگر به یادگیری بینایی کامپیوتر و تشخیص اشیا با YOLO علاقه‌مند هستید، پیشنهاد می‌کنیم در دوره آموزش YOLO دیتایاد شرکت کنید. در این دوره به‌صورت پروژه‌محور، کار با این مدل قدرتمند بینایی کامپیوتر را یاد می‌گیرید.

بخش بندی تصویر (Image Segmentation)

بخش بندی تصویر (Image Segmentation) 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.

ردیابی اشیا (Object Tracking)

در این وظیفه که معمولاً روی داده‌های ویدئویی انجام می‌شود، هدف تعقیب و ثبت موقعیت یک یا چند شیء در طول زمان و فریم‌های متوالی است. ردیابی اشیا (Object Tracking)، سنگ بنای کاربردهایی مانند خودروهای خودران (برای دنبال کردن عابران پیاده و سایر وسایل نقلیه) و تجزیه و تحلیل حرکت در فضاهای شلوغ است.

موانع فنی و عملیاتی در بینایی کامپیوتر

حتی پیچیده‌ترین مدل‌های بینایی کامپیوتر نیز، هنگام مواجهه با دنیای واقعی، با موانع فنی قابل توجهی روبه‌رو هستند. غلبه بر این محدودیت‌ها، هسته اصلی پژوهش‌های فعلی در این حوزه را تشکیل می‌دهد.

وابستگی شدید به داده و هزینه محاسباتی

مدل‌های یادگیری عمیق برای رسیدن به دقت قابل اعتماد، به میلیون‌ها نمونه داده آموزشی برچسب‌گذاری شده نیاز دارند. این وابستگی دو چالش اصلی ایجاد می‌کند:

• هزینه بالای جمع‌آوری داده: فرآیند جمع‌آوری، پاکسازی و برچسب‌زنی دقیق داده‌ها کاری بسیار هزینه‌بر و زمان‌بر است که در مقیاس‌های بزرگ، تنها از عهده سازمان‌های بزرگ برمی‌آید.
• هزینه محاسباتی: آموزش مدل‌های پیچیده (مانند معماری‌های ترانسفورمر و CNN‌های عمیق) نیازمند منابع سخت‌افزاری قوی نظیر GPUهای قدرتمند است. این امر، توسعه بینایی کامپیوتر را برای توسعه‌دهندگان مستقل محدود می‌سازد.

کمبود اطمینان پذیری در محیط‌های واقعی (Robustness)

مدل‌هایی که در محیط آزمایشگاهی عملکرد بی‌نقصی دارند، در شرایط نامنظم دنیای واقعی دچار مشکل می‌شوند:

• تغییرات محیطی: تغییرات جزئی در نورپردازی، سایه، یا مه می‌تواند به‌سرعت دقت مدل را کاهش دهد.
• انسداد (Occlusion) و زوایای دید غیرمعمول: زمانی که بخشی از شی هدف پنهان می‌شود (انسداد) یا از زاویه‌ای دیده می‌شود که در داده‌های آموزشی نبوده است، مدل‌ها در شناسایی صحیح دچار خطا می‌شوند.
• حملات متقابل (Adversarial Attacks): این یکی از جدی‌ترین ضعف‌های فنی است، جایی که با افزودن نویزهای بسیار جزئی و نامحسوس به تصویر، می‌توان مدل را فریب داد تا یک شیء را به اشتباه تشخیص دهد.

مسئله جعبه سیاه و تفسیرپذیری (Explainability)

یکی از بزرگ‌ترین محدودیت‌های معماری‌های عمیق، طبیعت جعبه سیاه آن‌ها است. مدل‌ها تصمیم می‌گیرند (مثلاً این یک تومور است)، اما توضیح اینکه چرا و بر اساس کدام ویژگی تصمیم گرفته شده است، برای انسان بسیار دشوار است. این فقدان شفافیت در حوزه‌های حساس مانند پزشکی، قضایی و خودروهای خودران، مانع جدی برای اعتماد و پذیرش است.

ملاحظات اخلاقی و مسئولیت اجتماعی بینایی کامپیوتر

همچنان که توانایی ماشین در «دیدن» و تفسیر جهان گسترش می‌یابد، پیامدهای اخلاقی و اجتماعی این فناوری نیز عمیق‌تر می‌شود. توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها موظف‌اند پیش از استقرار سیستم‌ها، این ملاحظات را با جدیت مد نظر قرار دهند.

حریم خصوصی، نظارت گسترده و حقوق فردی

توسعه سریع فناوری‌هایی مانند تشخیص چهره و ردیابی افراد، نگرانی‌های جدی را در مورد نظارت دولتی و نقض حریم خصوصی ایجاد کرده است. اگرچه این ابزارها برای امنیت عمومی مفید هستند، اما پتانسیل سوء استفاده از آن‌ها برای پایش مداوم و گسترده شهروندان، یک بحث اخلاقی و حقوقی بزرگ در سطح جهانی است.

سوگیری الگوریتمی و تبعیض اجتماعی

همانطور که در بخش قبل اشاره شد، اگر داده‌های آموزشی نماینده همه گروه‌های جامعه نباشند، مدل‌ها سوگیری‌های موجود در داده‌ها را بازتولید می‌کنند. این می‌تواند منجر به تبعیض الگوریتمی شود، برای مثال، مدل‌های تشخیص چهره ممکن است در شناسایی چهره‌های غیرسفیدپوست یا زنان، به دلیل کمبود داده‌های آموزشی مربوطه، عملکرد ضعیف‌تری داشته باشند و عدالت اجتماعی را نقض کنند.

مصرف انرژی و تعهد به پایداری زیست‌محیطی

حجم عظیم داده‌ها و پیچیدگی روزافزون مدل‌های یادگیری ماشینی، منجر به افزایش چشمگیر مصرف انرژی در فرآیند آموزش می‌شود. این میزان بالای مصرف برق و انتشار کربن ناشی از آن، یک چالش جدی در زمینه پایداری زیست‌محیطی ایجاد کرده است. بنابراین، توجه به طراحی مدل‌هایی که هم کارآمد باشند و هم از نظر مصرف منابع بهینه سازی شده باشند، یک مسئولیت اجتماعی مهم محسوب می‌شود.

به طور خلاصه، برای جلوگیری از آثار مخرب اجتماعی، توسعه‌دهندگان باید با درک عمیق چالش‌های کلیدی اخلاق در بینایی کامپیوتر (Ethical Challenges in Computer Vision)، به دنبال طراحی سیستم‌هایی باشند که متعهد به شفافیت، حریم خصوصی و عدالت الگوریتمی باشند.

کاربردهای 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:

۱. خودروهای خودران (Autonomous Vehicles)

خودروهای خودران ستون اصلی کاربرد بینایی کامپیوتر هستند. این سیستم‌ها از ترکیب سنسورها و دوربین‌ها برای ایجاد یک مدل سه‌بعدی از محیط استفاده می‌کنند. اصلی‌ترین وظیفه، تشخیص اشیا (Object Detection) است که به صورت بلادرنگ (Real-Time) عابران پیاده، علائم راهنمایی و سایر وسایل نقلیه را با دقت شناسایی می‌کند (مانند مدل‌های YOLO). همچنین از بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) برای تفکیک دقیق مرز جاده، پیاده‌رو و موانع استفاده می‌شود تا تصمیمات ناوبری ایمن‌تر اتخاذ شوند.

۲. واقعیت افزوده (Augmented Reality – AR)

واقعیت افزوده از بینایی کامپیوتر برای ترکیب دقیق و پایدار محتوای دیجیتال با محیط فیزیکی استفاده می‌کند. مدل‌های AR باید محیط را درک کرده و آن را ردیابی (Tracking) کنند تا اشیای مجازی بتوانند در جای مناسب قرار گیرند. این فرآیند اغلب از SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) و تخمین سه‌بعدی استفاده می‌کند تا موقعیت کاربر و محیط را به صورت همزمان محاسبه کند. این تکنیک‌ها امکاناتی مانند نمایش مدل‌های مجازی مبلمان در خانه یا فیلترهای چهره را فراهم می‌کنند.

۳. تصویربرداری پزشکی (Medical Imaging)

در حوزه سلامت، بینایی کامپیوتر به عنوان یک ابزار قدرتمند غربالگری و تشخیصی عمل می‌کند. سیستم‌های هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر پزشکی (مانند MRI، سی‌تی‌اسکن و تصاویر پاتولوژی) از بخش‌بندی تصویر برای تعیین مرزهای دقیق تومورها، ضایعات و بافت‌های بیمار استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند از طریق دسته‌بندی تصویر (Image Classification) در تشخیص زودهنگام بیماری‌های پیچیده (مانند رتینوپاتی دیابتی یا انواع سرطان) به پزشکان کمک کرده و سرعت و دقت تشخیص را به شکل چشمگیری افزایش دهند..

۴. آنالیز ویدیوی هوشمند (Intelligent Video Analysis)

آنالیز ویدیوی هوشمند فراتر از یک سیستم نظارتی ساده عمل می‌کند. در این زمینه، بینایی کامپیوتر با استفاده از تکنیک‌های ردیابی اشیاء (Object Tracking)، حرکت افراد و اشیا را در یک دنباله ویدئویی پیگیری می‌کند. این آنالیزها برای شناسایی الگوهای رفتاری غیرمعمول، تشخیص تردد غیرمجاز در مناطق ممنوعه یا شمارش افراد در فضاهای شلوغ به کار می‌روند و کارایی سامانه‌های امنیتی و مدیریت ترافیک را بهبود می‌بخشند.

۵. تولید و ساخت‌وساز (Manufacturing and Construction

در صنعت، بینایی کامپیوتر نقش محوری در اتوماسیون و کنترل کیفیت (Quality Control) ایفا می‌کند. دوربین‌های صنعتی با سرعت بالا از محصولات در خط تولید تصویربرداری می‌کنند. سپس مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) و دسته‌بندی، به‌سرعت عیوب جزئی (مانند خراش‌ها، ترک‌ها، یا مونتاژ ناقص) را شناسایی می‌کنند. این سیستم‌ها به صورت خودکار اقلام معیوب را جدا کرده و تضمین می‌کنند که تنها محصولات مطابق با استاندارد از خط تولید عبور کنند

۶. تشخیص و خواندن متن در تصاویر (OCR)

تشخیص و خواندن متن در تصاویر (OCR – Optical Character Recognition) به ماشین امکان می‌دهد تا متن موجود در تصاویر را بخواند و آن را به داده متنی قابل ویرایش تبدیل کند. این فرایند عموماً شامل دو مرحله است: ابتدا تشخیص متن (Text Detection) که محل وجود متن در تصویر را مشخص می‌کند و سپس بازشناسی متن (Text Recognition) که حروف را از هم تمایز می‌دهد. OCR برای دیجیتالی کردن اسناد، فاکتورها و پلاک خودروها در کاربردهای بانکی و اداری ضروری است.

۷. خرده‌فروشی (Retail)

در صنعت خرده‌فروشی، بینایی کامپیوتر در حال ایجاد انقلابی در تجربه خرید است. مدل‌های ردیابی و تشخیص اشیاء در فروشگاه‌های بدون صندوق، به صورت خودکار کالاهای برداشته شده توسط مشتریان را شناسایی کرده و صورتحساب را نهایی می‌کنند. همچنین، از آنالیز ویدئو برای تحلیل رفتار مشتری، بهینه‌سازی چیدمان قفسه‌ها و مدیریت موجودی در زمان واقعی استفاده می‌شود.

۸. شناسایی چهره و افراد در بینایی کامپیوتر

شناسایی چهره یکی از شاخه‌های تخصصی تشخیص اشیا است که هدف اصلی آن شناسایی و مکان‌یابی چهره انسان در تصاویر یا ویدئوها می‌باشد. برخلاف تشخیص شی عمومی که فقط به شناسایی اشیا 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.

۹. بازیابی تصویر (Image Retrieval)

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.

بازیابی تصویر بر اساس محتوا (Content-Based Image Retrieval – CBIR)، به کاربر اجازه می‌دهد که با ارائه یک تصویر نمونه (به جای کلمات کلیدی)، تصاویر مشابه را در پایگاه داده جستجو کند. بینایی کامپیوتر این کار را با استخراج ویژگی‌های بصری هر تصویر (مانند رنگ‌ها، بافت‌ها و شکل‌ها) و تبدیل آن‌ها به یک کد عددی یا بردار (Vector) انجام می‌دهد. سپس سیستم شباهت این بردارهای بصری را محاسبه کرده و تصاویر مشابه را بازیابی می‌کند.

سوالات متداول درباره بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتر در زندگی واقعی چه کاربردهایی دارد؟

بینایی کامپیوتر دیگر یک فناوری آینده‌نگرانه نیست و در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما نقش دارد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای آن عبارت‌اند از:

• در صنعت خودروسازی: فعال‌سازی سیستم‌های رانندگی خودکار، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی، و هشدار برخورد با موانع.
• در پزشکی و سلامت: تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI و X-ray برای تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی مانند سرطان، و کمک به جراحان در عمل‌های دقیق.
• در امنیت: سیستم‌های تشخیص چهره برای باز کردن قفل گوشی یا ورود به ساختمان‌ها، و نظارت هوشمند بر تصاویر دوربین‌های مداربسته برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک.
• در خرده‌فروشی و فروشگاه‌ها: فروشگاه‌های بدون صندوق‌دار (مانند Amazon Go) که به طور خودکار محصولات برداشته شده توسط شما را شناسایی می‌کنند.
• در کشاورزی: تحلیل تصاویر ماهواره‌ای یا پهپادها برای تشخیص آفات گیاهی و بهینه‌سازی فرآیند آبیاری.

تفاوت بینایی کامپیوتر (Computer Vision) و پردازش تصویر (Image Processing) چیست؟

این دو مفهوم اغلب با هم اشتباه گرفته می‌شوند، اما تفاوت کلیدی در هدف آن‌هاست.

• پردازش تصویر (Image Processing): هدف اصلی آن، بهبود یا تغییر یک تصویر برای استفاده بعدی (توسط انسان یا یک سیستم دیگر) است. برای مثال، وقتی نور یک عکس را در فتوشاپ زیاد می‌کنید یا یک فیلتر روی آن اعمال می‌کنید، در حال انجام پردازش تصویر هستید. ورودی و خروجی هر دو تصویر هستند.
• بینایی کامپیوتر (Computer Vision): هدف آن، درک و تفسیر محتوای یک تصویر است تا کامپیوتر بتواند مانند انسان آن را “ببیند” و تصمیم‌گیری کند. برای مثال، سیستمی که یک عکس را تحلیل کرده و می‌گوید “در این تصویر یک گربه روی مبل نشسته است”، از بینایی کامپیوتر استفاده می‌کند. ورودی تصویر است، اما خروجی اطلاعات و درک (Information) است.

به طور خلاصه، پردازش تصویر تصویر را دستکاری می‌کند، اما بینایی کامپیوتر از دل تصویر، معنا استخراج می‌کند.

مهم‌ترین وظایف (Tasks) در بینایی کامپیوتر کدامند؟

پروژه‌های بینایی کامپیوتر معمولاً روی چند وظیفه اصلی متمرکز هستند. سه مورد از رایج‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

• طبقه‌بندی تصویر (Image Classification): ساده‌ترین وظیفه که در آن کامپیوتر به کل تصویر نگاه کرده و یک برچسب به آن اختصاص می‌دهد. مثلاً تشخیص می‌دهد که این تصویر “گربه” است یا “سگ”.
• شناسایی اشیاء (Object Detection): یک مرحله پیشرفته‌تر که در آن کامپیوتر نه‌تنها نوع اشیاء داخل تصویر را تشخیص می‌دهد، بلکه موقعیت دقیق آن‌ها را نیز با کشیدن یک کادر (Bounding Box) مشخص می‌کند.
• بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation): دقیق‌ترین وظیفه که در آن کامپیوتر تصویر را در سطح پیکسل به پیکسل تحلیل کرده و تمام پیکسل‌های مربوط به یک شیء خاص را مشخص می‌کند. این کار درک بسیار عمیق‌تری از صحنه ارائه می‌دهد.

۴. بینایی کامپیوتر چه ارتباطی با هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دارد؟

این سه حوزه کاملاً به هم مرتبط هستند:

• هوش مصنوعی (AI): یک مفهوم کلی و چتری است که به ساخت ماشین‌های هوشمند اشاره دارد.
• یادگیری ماشین (Machine Learning): یکی از زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی مستقیم، از طریق داده‌ها “یاد” بگیرند.
• بینایی کامپیوتر: یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که برای تحقق اهداف خود، به شدت از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و به خصوص یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده می‌کند تا بتواند الگوهای بصری را از حجم عظیمی از تصاویر بیاموزد.

در واقع، بینایی کامپیوتر کاربرد هوش مصنوعی برای “دیدن” و “فهمیدن” دنیای بصری است.

۵. برای شروع یادگیری و کار با بینایی کامپیوتر از چه ابزارهایی استفاده می‌شود؟

برای ورود به دنیای بینایی کامپیوتر، مجموعه‌ای از ابزارها و کتابخانه‌ها وجود دارد که کار را بسیار ساده‌تر می‌کنند:

• زبان برنامه‌نویسی: پایتون (Python) به دلیل سادگی و داشتن جامعه کاربری بزرگ، محبوب‌ترین زبان در این حوزه است.
• کتابخانه‌های اصلی:
  • OpenCV: معروف‌ترین کتابخانه برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر کلاسیک که مجموعه‌ای کامل از ابزارها را ارائه می‌دهد.
  • TensorFlow و PyTorch: دو فریمورک قدرتمند برای یادگیری عمیق که برای ساخت و آموزش مدل‌های پیچیده بینایی کامپیوتر استفاده می‌شوند.
  • Keras: یک رابط کاربری ساده‌تر که معمولاً روی TensorFlow اجرا می‌شود و فرآیند ساخت مدل را سریع‌تر می‌کند.

اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را در این حوزه تقویت کنید، دوره بینایی کامپیوتر دیتایاد با محتوای بروز، تدریس تخصصی و بهره‌گیری از جدیدترین متدها، شما را در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص بینایی کامپیوتر قرار می‌دهد. جهت برقراری ارتباط با همکاران ما در دیتایاد، می‌توانید از طریق شماره تلفن‌های معرفی شده و واتس اپ اقدام نمایید.