Come funziona? | Visione artificiale
Source:Come auto-disciplina visione artificiale nata all'inizio degli anni ' 50 del secolo scorso. Nel 1951 John von Neumann ha proposto di analizzare микроснимки con l'aiuto del computer attraverso il confronto di luminosità vicini parti dell'immagine. Negli anni ' 60 ha iniziato la ricerca nel campo del riconoscimento del macchinario e della scrittura. Poi sono stati fatti i primi tentativi di simulazione di una rete neurale. Il primo dispositivo in grado di riconoscere le lettere, è stato lo sviluppo di Frank Rosenblatt — персептроном. E negli anni ' 70 gli scienziati hanno iniziato a studiare il sistema visivo umano con l'intento di formalizzazione e realizzazione in forma di algoritmi. Tale approccio è stato chiamato a permettere di riconoscere gli oggetti nelle immagini. Come funziona una moderna visione artificiale – questo il comunicato di oggi.
Quindi, visione artificiale — è un insieme di metodi che consentono di allenare la macchina di estrarre informazioni da immagini o video. Per pc ho trovato le immagini di alcuni oggetti, è necessario insegnare. Per questo è un enorme educativo campionamento, ad esempio, delle immagini, alcune delle quali contengono l'oggetto desiderato, e l'altra parte — al contrario, non contiene. Successivamente entra in gioco l'apprendimento automatico. Il computer analizza le immagini di campionamento, determina quali sono i segni e le loro combinazioni indicano la presenza di ricerche di interesse, e calcola il loro significato.
Dopo il completamento della formazione della visione artificiale è possibile applicare nella realtà. Per il computer l'immagine è un insieme di pixel, ognuno dei quali ha il valore di luminosità o colore. Per la macchina potrebbe avere un'idea sul contenuto, le immagini, la si tratta con l'aiuto di speciali algoritmi. Prima di toccare potenzialmente significativi luogo. Questo può essere fatto in diversi modi. Ad esempio, l'immagine originale un paio di volte mettono sfocatura Gaussiana, utilizzando un diverso raggio di sfocatura. Poi i risultati confrontano l'uno con l'altro. Questo permette di identificare il contrasto frammenti — punti luminosi e nodi delle linee.
Dopo che i luoghi significativi trovati, computer li descrive nei numeri. La registrazione di un frammento di immagini in forma numerica chiamato handle. Utilizzando i descrittori possono essere abbastanza preciso per confrontare i frammenti di immagini senza l'utilizzo dei frammenti. Per velocizzare i calcoli, computer detiene il clustering o la distribuzione dei descrittori per gruppi. In uno stesso cluster rientrano simili descrittori con immagini diverse. Dopo clustering importante diventa solo un numero di cluster con i descrittori, più simili a questo. Il passaggio da un handle al numero di cluster chiamato la quantizzazione, e il numero di cluster — квантованным handle. Quantizzazione sostanzialmente riduce la quantità di dati che deve elaborare il computer.
Basandosi su quantizzate descrittori, il computer può confrontare le immagini e riconoscere su di loro interesse. Correla set quantizzati descrittori con diverse immagini e conclude che, per quanto essi o i loro frammenti simili. Tale confronto in cui viene utilizzato dai motori di ricerca per una ricerca per caricata l'immagine.
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