Wie funktioniert das? | Computer Vision
Source:Als eigenständige Disziplin Computer Vision entstand in den frühen 50er Jahren des letzten Jahrhunderts. Im Jahr 1951 John von Neumann vorgeschlagen, analysieren микроснимки mit Hilfe von Computern durch einen Vergleich der Helligkeit der benachbarten Teile des Bildes. In den 60er Jahren begann die Forschung im Bereich der maschinellen Erkennung und Handschrifterkennung. Damals wurden die ersten versuche der Modellierung eines neuronalen Netzwerks. Das erste Gerät, in der Lage, Buchstaben zu erkennen, war die Entwicklung von Frank Розенблатта — персептроном. Und in den 70er Jahren begannen Wissenschaftler studieren das menschliche visuelle System mit dem Ziel der Formalisierung und Umsetzung in Form von algorithmen. Dieser Ansatz wurde berufen lassen, um Objekte zu erkennen auf den Bildern. Wie funktioniert die moderne Computer-Vision – darüber in der heutigen Ausgabe.
Also, Computer Vision — es ist eine Reihe von Methoden, mit denen trainieren die Maschine extrahieren von Informationen aus einem Bild oder Video. Damit ein Computer gefunden, auf den Bildern bestimmte Objekte, müssen Sie ihn zu lehren. Zu diesem Zweck setzt man ein riesiges Bildungs-Extraktion, zum Beispiel, von den Fotos, von denen ein Teil enthalten, das gewünschte Objekt, und der andere Teil — im Gegenteil, nicht enthält. Weiter kommt maschinelles lernen. Der Computer analysiert die Bilder aus der Auswahl, bestimmt, welche Merkmale und deren Kombinationen weisen auf das Vorhandensein der gesuchten Objekte berechnet und Ihre Bedeutung.
Nach Abschluss der Ausbildung Computer Vision anwenden, in der Tat. Für Computer Bild ist ein Satz von Pixeln, von denen jeder seinen Wert der Helligkeit oder der Farbe. Um die Maschine könnte einen überblick über den Inhalt der Bilder, es wird behandelt mit Hilfe von speziellen algorithmen. Zunächst identifizieren potenziell wichtigen Orte. Sie können dies auf verschiedene Weise machen. Zum Beispiel, das ursprüngliche Bild mehrmals Bearbeiten Verschmieren Gaußsche Normalverteilung, verwenden unterschiedliche Radius der Unschärfe. Dann vergleichen die Ergebnisse miteinander. Dies ermöglicht die Ermittlung meist Kontrastive Fragmente — helle Flecken und Knicke Linien.
Nachdem die wichtigen Orte gefunden werden, der Computer schreibt Sie in zahlen. Aufnahme Fragment des Bildes in numerischer Form nennt man Deskriptor. Mit Hilfe der handles kann man ganz genau vergleichen Teile eines Bildes ohne Verwendung der Fragmente selbst. Um die Berechnung zu beschleunigen, wird der Computer führt Clustering oder die Verteilung der Deskriptoren in Gruppen. In denselben Cluster fallen ähnliche Deskriptoren mit verschiedenen Bildern. Nach dem Clustering wichtig wird nur die Nummer des Clusters mit handles, die ähnlich wie diese. Der übergang von Deskriptoren die Nummer des Clusters genannt квантованием, und das Zimmer Cluster — квантованным handle. Die Quantisierung reduziert die Menge an Daten, die ein Computer verarbeitet werden sollen.
Aufbauend auf квантованные handles, Computer vergleichen kann Bilder und Objekte zu erkennen. Er ordnet die Sätze quantisierten Deskriptoren mit verschiedenen Bildern und zu dem Schluss kommt, soweit Sie oder Ihre Fragmente ähnlich. Ein solcher Vergleich einschließlich der Verwendung von Suchmaschinen zur Suche nach dem heruntergeladenen Bild.
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