Рачунарски вид

Из Википедије, слободне енциклопедије
Иди на навигацију Иди на претрагу

Компјутерска визија -  је интердисциплинарна наука, чији је основни задатак како да рачунари постигну висок ниво разумијевања дигиталне слике или видеа. Са тачке гледишта инжењерства, он настоји да аутоматизују задатке које визуелни систем човека може да уради.[1][2][3]

Задаци рачунарског вида укључују методе за набавку, обраду, анализу и разумијевање дигиталне слике, као и издвајање вишедимензионалних података из реалног света у циљу да се добију нумеричке или симболичке информације, на пример, у форми одлука.  Разумијевање у овом контексту значи претварање визуелне слике (улаз мрежњаче) у опис света који може да комуницира са другим мисаоним процесима и изазива одговарајуће акције. Овакво разумијевање слика се може посматрати као расплетање симболичких информација који се налазе у слици, користећи моделе изграђене уз помоћ геометрије, физике, статистике и теорије учења.[4]

Као научна дисциплина, рачунарски вид се бави теоријом  вјештачких система која издваја информације из слика. Подаци о слици могу имати различите облике, као што су видео, поглед из више камера, или вишедимензионални подаци медицинског скенера. Као технолошка дисциплина, компјутерска визија настоји да примени теорије и моделе за изградњу система компјутерског вида.

Под-домени компјутерског вида укључују реконструкције сцена, детекцију догађаја, видео-праћење, препознавање објеката, 3D процјену позиције, учење, индексирање,  процјену покрета и рестаурацију слике.

Историја[уреди]

Крајем 1960-их, компјутерска визија је заполета на универзитетима  који су били пионири вештачке интелигенције. То је била жеља да се имитира визуелни систем човека, као одскочна даска да се роботи обдаре са интелигентним понашањем. 1966. године, сматрало се да то може бити постигнуто љетни пројекат, повезивањем камере на рачунар а затим тражити "да опише шта је видио".

Скорашњи рад је видео оживљавање метода заснованих на функцијама у комбинацији са техникама машинског учења и сложенијих механизама за оптимизацију.[5][6]

Референце[уреди]

  1. ^ Ballard, Dana H.; Brown, Christopher M. (1982). Computer Vision. Prentice Hall. ISBN 978-0-13-165316-0. 
  2. ^ Huang, T. (1996-11-19). Vandoni, Carlo, E, ур. Computer Vision : Evolution And Promise (PDF). 19th CERN School of Computing. Geneva: CERN. стр. 21—25. ISBN 978-9290830955. doi:10.5170/CERN-1996-008.21. 
  3. ^ Sonka, Milan; Hlavac, Vaclav; Boyle, Roger (2008). Image Processing, Analysis, and Machine Vision. Thomson. ISBN 978-0-495-08252-1. 
  4. ^ Forsyth, David A.; Ponce, Jean (2003). Computer Vision, A Modern Approach. Prentice Hall. ISBN 978-0-13-085198-7. 
  5. ^ Nicu Sebe; Ira Cohen; Ashutosh Garg; Thomas S. Huang (3. 6. 2005). Machine Learning in Computer Vision. Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4020-3274-5. CS1 одржавање: Формат датума (веза)
  6. ^ William Freeman; Pietro Perona; Bernhard Scholkopf (2008). „Guest Editorial: Machine Learning for Computer Vision”. International Journal of Computer Vision. 77 (1). ISSN 1573-1405. doi:10.1007/s11263-008-0127-7.