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.
در حالی که این سه مرحله که اصول بینایی کامپیوتر را نشان میدهند ساده به نظر میرسند، پردازش و درک یک تصویر از طریق بینایی ماشین بسیار سخت است. بیایید دلیلش را بررسی کنیم.
یک تصویر از تعداد زیادی پیکسل تشکیل شده است و پیکسل کوچکترین واحدی است که تصویر به آن تقسیم میشود.
کامپیوترها تصاویر را به صورت یک آرایه از پیکسلها پردازش میکنند، جایی که هر پیکسل دارای یک سری مقادیر است که حضور و شدت سه رنگ اصلی قرمز، سبز و آبی را نشان میدهد.
تمام پیکسلها با هم یک تصویر دیجیتال را میسازند.
تصویر دیجیتال در واقع به یک ماتریس تبدیل میشود و بینایی کامپیوتر به مطالعه این ماتریسها میپردازد. در حالی که سادهترین الگوریتمهای بینایی کامپیوتر از جبر خطی برای دستکاری این ماتریسها استفاده میکنند، کاربردهای پیچیدهتر شامل عملیاتهایی مانند کانولوشن با کرنلهای یادگیرنده و کوچکسازی از طریق تجمیع است.
در زیر نمونهای از نحوه “دیدن” یک تصویر کوچک توسط کامپیوتر را آورده ایم:
پردازش ماتریسی 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.
مسئله 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 زیرشاخههای تشخیص شیء است که هدف اصلی آن شناسایی و مکانیابی چهره انسان در تصویر یا ویدیو است. برخلاف تشخیص شیء کلی، شناسایی چهره علاوه بر شناسایی موقعیت چهره، ویژگیهای فردی آن را نیز تحلیل میکند. به این ترتیب، سیستم میتواند فرد خاصی را تشخیص داده و چهرههای مختلف را از هم تمایز دهد.
روشهای سنتی شناسایی چهره از ویژگیهایی مانند نقاط کلیدی چهره، فاصله بین چشمها و شکل چانه استفاده میکردند، اما مدلهای مدرن با بهرهگیری از شبکههای عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks یا CNNs) دقت بالاتری به دست آوردهاند. مدلهای معروفی همچون FaceNet و DeepFace از این روشها استفاده کرده و چهرههای شناساییشده را با افراد مشخصی تطابق میدهند.
شناسایی اجزای بدن
سیستمهای شناسایی چهره، با تمرکز بر شناسایی اجزای مهم مانند چشمها، لبها و بینی، به کمک این ویژگیها چهره انسان را شناسایی و طبقهبندی میکنند. موقعیت این اجزا بهعنوان نقاط کلیدی یا لندمارکهای چهره شناخته میشود که از آنها برای تمایز چهرهها و حتی تشخیص هویت افراد استفاده میشود.
روشهای سنتی پردازش تصویر، مانند استفاده از ویژگیهای Haar، از الگوریتمهای ساده و کمهزینه برای شناسایی اجزای بدن و چهره بهره میگیرند. این الگوریتمها بهراحتی از طریق کتابخانههایی مانند OpenCV در دسترس هستند و میتوانند با استفاده از Cascadeهای Haar به سرعت اشیا و اجزای چهره را شناسایی کنند. با این حال، روشهای سنتی محدودیتهایی در دقت و انعطافپذیری دارند، به ویژه در شرایطی که چهرهها زاویهدار، ناصاف یا دارای روشنایی متغیر باشند.
تشخیص لبهها
تشخیص لبهها در بینایی کامپیوتر به معنای شناسایی مرزها و تغییرات ناگهانی در روشنایی تصویر است که معمولاً مرز بین اشیا یا بخشهای مختلف یک تصویر را نشان میدهند. این فرایند میتواند اطلاعات زیادی درباره ساختار و شکل اشیا در تصویر فراهم کند و به همین دلیل برای بسیاری از وظایف بینایی کامپیوتر، بهویژه بهعنوان یک مرحله پیشپردازش، حیاتی است.
تشخیص لبهها معمولاً با استفاده از روشهای ریاضی و الگوریتمهای خاصی انجام میشود که به شناسایی تغییرات شدید یا “قطعی” در روشنایی تصویر کمک میکنند. یکی از شناختهشدهترین الگوریتمها برای تشخیص لبهها، الگوریتم Canny است که با استفاده از فیلترهای خاص، لبههای برجسته در تصویر را شناسایی میکند. این الگوریتمها بهطور کلی از کانولوشنها برای اعمال فیلترهای تشخیص لبه استفاده میکنند که به تغییرات روشنایی حساس هستند و مرزهای اشیا را به دقت استخراج میکنند.
بازیابی تصویر
بازیابی تصویر به معنای بازسازی یا ترمیم عکسهای قدیمی و کمکیفیت است که به دلیل نگهداری نامناسب و گذشت زمان، کیفیت خود را از دست دادهاند.
فرآیندهای معمول بازیابی تصویر شامل کاهش نویز اضافهشده به تصویر با استفاده از ابزارهای ریاضی است. گاهی اوقات، برای بازسازی کامل تصویر به تغییرات عمدهای نیاز است که تحلیلهای بیشتری را به همراه دارد و از تکنیکهایی مثل “بازسازی تصویر” یا Image Inpainting استفاده میشود.
در بازسازی تصویر، قسمتهای آسیبدیده تصویر با کمک مدلهای تولیدی پر میشوند که برآورد میکنند تصویر چه چیزی را باید نمایش دهد. این فرآیند اغلب با رنگآمیزی تصویر (در صورتی که سیاه و سفید باشد) ادامه پیدا میکند تا به طبیعیترین حالت ممکن رنگها را اضافه کند.
تطبیق ویژگیها
ویژگیها در بینایی کامپیوتر بخشهایی از تصویر هستند که اطلاعات مهمی درباره یک شیء خاص در تصویر به ما میدهند.
در حالی که لبههای تصویر معمولاً نشانگرهای قدرتمندی از جزئیات شیء هستند و در نتیجه ویژگیهای مهمی محسوب میشوند، جزئیات دقیقتری مانند گوشهها نیز به عنوان ویژگیها شناخته میشوند. تطبیق ویژگیها به ما کمک میکند ویژگیهای مشابه در یک تصویر را با تصویر دیگر مرتبط کنیم.
تطبیق ویژگیها در وظایف مختلف بینایی کامپیوتر مانند شناسایی شیء و کالیبراسیون دوربین استفاده میشود. مراحل این فرآیند به طور کلی شامل موارد زیر است:
- شناسایی ویژگیها: شناسایی نواحی مورد نظر با استفاده از الگوریتمهای پردازش تصویر مانند Harris Corner Detection، SIFT و SURF انجام میشود.
- ایجاد توصیفکنندههای محلی: پس از شناسایی ویژگیها، ناحیه اطراف هر نقطه کلیدی را می گیرند و توصیفکنندههای محلی برای این نواحی را به دست میآورند. توصیفکننده محلی نشاندهنده محیط اطراف یک نقطه خاص است و برای تطبیق ویژگیها بسیار مفید است.
- تطبیق ویژگیها: ویژگیها و توصیفکنندههای محلی آنها در تصاویر مختلف با هم تطبیق داده میشوند تا فرآیند تطبیق کامل شود.
بازسازی صحنه
یکی از پیچیدهترین مسائل در بینایی کامپیوتر، بازسازی سهبعدی دیجیتالی یک شیء از روی عکس است.
بیشتر الگوریتمهای بازسازی صحنه به طور کلی با تشکیل یک ابر نقطهای در سطح شیء و بازسازی یک مش از این ابر نقطهها کار میکنند.
تحلیل حرکت ویدئو
تحلیل حرکت ویدئو وظیفهای در بینایی ماشین است که به مطالعه حرکت اشیاء یا حیوانات و مسیر حرکت آنها میپردازد.
در این روش به عنوان یک کل، ترکیبی از چندین بخش است، به ویژه تشخیص شیء، ردیابی، بخشبندی و برآورد حالت.
در حالی که تحلیل حرکت انسان در زمینههایی مانند ورزش، پزشکی، آنالیزهای ویدئویی هوشمند و فیزیوتراپی استفاده میشود، در زمینههای دیگر مانند تولیدات صنعتی و حتی شمارش و ردیابی میکروارگانیسمها مانند باکتریها و ویروسها نیز کاربرد دارد.
چالشهای فناوری بینایی کامپیوتر
یکی از بزرگترین چالشها در بینایی ماشین، نبود درک کافی از چگونگی عملکرد مغز و سیستم بینایی انسان است.
ما حس بینایی پیچیده و پیشرفته ای داریم. این حس را از سنین پایین می توانیم درک کنیم. اما نمیتوانیم دقیقاً توضیح دهیم که چگونه این فرآیند را انجام میدهیم.
علاوه بر این، وظایف روزمره مانند عبور از خیابان، اشاره کردن به یک جسم در آسمان یا نگاه کردن به ساعت، نیازمند درک کافی از اشیاء اطراف برای شناخت محیط هستند.
این جنبهها با دید ساده متفاوتاند، اما تا حد زیادی به هم پیوستهاند. شبیهسازی دید انسان با استفاده از الگوریتمها و روشهای ریاضی نیاز به شناسایی یک شیء در تصویر و درک حضور و رفتار آن دارد.
۷ کاربرد واقعی بینایی کامپیوتر
در نهایت، بیایید برخی از رایجترین موارد استفاده از بینایی کامپیوتر را بررسی کنیم.
خودروهای خودران
یکی از محبوبترین کاربردهای بینایی کامپیوتر در حال حاضر، خودروهای خودران است. با ورود شرکتهایی مانند تسلا که مدلهای نوآورانهای از وسایل نقلیه خودران را ارائه میدهند، مشخص شده است که این صنعت نقشی کلیدی در توسعه الگوریتمهای جدید بینایی کامپیوتر ایفا میکند.
واقعیت افزوده
واقعیت افزوده (AR) روشی است که تجربهای از محیط طبیعی را با افزودن عناصر کامپیوتری و مرتبط با آن محیط فراهم میکند. با کمک بینایی کامپیوتر، واقعیت افزوده میتواند به حد بیپایانی برسد و ترجمه متنهای نوشتاری و فیلترهایی را به اشیایی که میبینیم اضافه کند.
تصویربرداری پزشکی
تصویربرداری پزشکی یک زیرشاخه مهم از بینایی کامپیوتر است که در آن تصاویری مانند اشعه ایکس و اسکنهای سهبعدی مثل MRI طبقهبندی میشوند تا بیماریهایی مانند ذاتالریه و سرطان شناسایی شوند.
تشخیص زودهنگام بیماریها با کمک بینایی کامپیوتر میتواند جان هزاران نفر را نجات دهد.
آنالیز ویدیوی هوشمند
از بینایی کامپیوتر برای توسعه الگوریتمهای پیشرفته جهت نظارت بر دوربینهای امنیتی استفاده کرده اند. روشهایی مانند برآورد حالت بدن، تشخیص چهره و افراد و ردیابی اشیا در این زمینه کاربرد دارند.
از تشخیص اشیا در آنالیز ویدیوی هوشمند (IVA) استفاده میکنند. مثلا در فروشگاهها برای بررسی رفتار مشتریان با محصولات، در کارخانهها، فرودگاهها و ایستگاههای حملونقل برای ردیابی صفها و دسترسی به مناطق محدود.
تولید و ساختوساز
بینایی کامپیوتر بخشی اساسی از صنایع تولیدی است که به دنبال خودکارسازی فرآیندهای خود هستند.با توسعه سیستمهای بینایی کامپیوتر مانند تشخیص عیب و بازرسیهای ایمنی، کیفیت کالاهای تولیدی افزایش مییابد. همچنین، سیستمهای بینایی سهبعدی بازرسیهای کارآمدی را در خط تولید امکانپذیر میکنند که توسط انسانها قابل انجام نیست.
تشخیص و خواندن متون در تصاویر (OCR)
یکی از قدیمیترین کاربردهای بینایی کامپیوتر تشخیص و خواندن متون در تصاویر (OCR) است. از سال ۱۹۷۴، متخصصان الگوریتمهای ساده OCR را آزمایش کردند. امروز این فناوری با استفاده از سیستمهای یادگیری عمیق به سطح بالاتری رسیده است. بهطوری که میتواند بدون نیاز به نظارت انسان، متون را در محیطهای طبیعی و مکانهای تصادفی شناسایی و ترجمه کند. فناوری OCR حتی در دستگاههای تلفن همراه و گوشیهای هوشمند هم به صورت بهینه قابل استفاده است.
خردهفروشی
بینایی کامپیوتر در حوزه خردهفروشی میتواند تجربه مشتری را به طرز چشمگیری تغییر دهد. با ظهور فروشگاههای هوشمند مانند Amazon-Go در سراسر آمریکا، به نظر میرسد خردهفروشی یکی از انقلابیترین حوزههای استفاده از بینایی کامپیوتر باشد.
خلاصهای از بینایی کامپیوتر: نکات کلیدی
بیایید به طور خلاصه آنچه در این راهنمای بینایی کامپیوتر یاد گرفتیم مرور کنیم:
- بینایی کامپیوتر زیرشاخهای از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد دنیا را ببینند و آن را تفسیر کنند.
- استفاده از فناوری بینایی کامپیوتر چیز جدیدی نیست و به دهه ۱۹۵۰ بازمیگردد.
- در سادهترین حالت، بینایی کامپیوتر به دریافت، پردازش و درک یک تصویر مربوط میشود.
- برخی از مشکلات رایج در بینایی کامپیوتر شامل طبقهبندی تصویر، مکانیابی و تشخیص اشیا، و تقسیمبندی تصاویر است.
- کاربردهای بینایی کامپیوتر در زمینههایی مانند تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی، خودروهای خودران، و تحلیل ویدیوی هوشمند دیده میشود.
- امروزه، سیستم بینایی کامپیوتر میتواند از سیستم بینایی انسان بهتر عمل کند.
یادگیری بینایی کامپیوتر به شما کمک می کند تا دنیای پیچیده تصاویر را به شکلی کاملاً جدید و جذاب درک کنید. اگر به دنبال تقویت مهارتهای خود در این حوزه هستید، همین حالا به دیتایاد بپیوندید و در دورههای آموزشی ما ثبتنام کنید.