بینایی کامپیوتر چیست؟
بینایی کامپیوتر فناوری‌ای است که ماشین‌ها از آن برای تشخیص خودکار تصاویر و توصیف دقیق و کارآمد آن‌ها استفاده می‌کنند. امروزه، سیستم‌های کامپیوتری به حجم زیادی از داده‌های تصویر و ویدیو که از تلفن‌های هوشمند، دوربین‌های ترافیکی، سیستم‌های امنیتی و سایر دستگاه‌ها منشا می‌گیرند یا توسط آن‌ها ایجاد می‌شوند، دسترسی دارند. برنامه‌های کاربردی بینایی کامپیوتر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) برای پردازش دقیق این داده‌ها برای شناسایی اشیا و تشخیص چهره، و همچنین طبقه‌بندی، پیشنهاد، نظارت و تشخیص استفاده می‌کنند.
چرا بینایی کامپیوتر مهم است؟
در حالی که فناوری پردازش اطلاعات بصری مدتی است وجود داشته، بخش زیادی از این فرآیند نیازمند دخالت انسان بود و زمان‌بر و مستعد خطا بود. برای مثال، پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص چهره در گذشته مستلزم این بود که توسعه‌دهندگان به صورت دستی هزاران تصویر را با نقاط داده کلیدی، مانند عرض پل بینی و فاصله بین چشم‌ها، برچسب‌گذاری کنند. خودکارسازی این وظایف نیازمند قدرت محاسباتی زیادی بود زیرا داده‌های تصویر برای سازماندهی توسط کامپیوترها، بدون ساختار و پیچیده هستند. بنابراین، برنامه‌های کاربردی بینایی گران و برای اکثر سازمان‌ها غیرقابل دسترس بودند.امروزه، پیشرفت در این زمینه همراه با افزایش قابل توجه قدرت محاسباتی، هم مقیاس و هم دقت پردازش داده‌های تصویر را بهبود بخشیده است. سیستم‌های بینایی کامپیوتر که توسط منابع رایانش ابری پشتیبانی می‌شوند، اکنون برای همه قابل دسترسی هستند. هر سازمانی می‌تواند از این فناوری برای تأیید هویت، تعدیل محتوا، تجزیه و تحلیل ویدیوهای پخش زنده، تشخیص خطا و موارد دیگر استفاده کند.
موارد استفاده:
- امنیت و ایمنی
- بهره‌وری عملیاتی
- خودروهای خودران
- کشاورزی
- مراقبت‌های بهداشتی
بینایی کامپیوتر چگونه کار می‌کند؟
سیستم‌های بینایی کامپیوتر از فناوری هوش مصنوعی (AI) برای تقلید از قابلیت‌های مغز انسان که مسئول تشخیص اشیا و طبقه‌بندی اشیا هستند، استفاده می‌کنند. دانشمندان کامپیوتر، با وارد کردن حجم عظیمی از اطلاعات، به کامپیوترها آموزش می‌دهند که داده‌های بصری را تشخیص دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) الگوهای رایج در این تصاویر یا ویدیوها را شناسایی کرده و آن دانش را برای شناسایی دقیق تصاویر ناشناخته به کار می‌برند. برای مثال، اگر کامپیوترها میلیون‌ها تصویر از خودروها را پردازش کنند، شروع به ایجاد الگوهای هویتی می‌کنند که می‌توانند به طور دقیق یک وسیله نقلیه را در یک تصویر تشخیص دهند. بینایی کامپیوتر از فناوری‌هایی مانند موارد زیر استفاده می‌کند.
یادگیری عمیق:
یادگیری عمیق نوعی از ML است که از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق از لایه‌های زیادی از ماژول‌های نرم‌افزاری به نام نورون‌های مصنوعی ساخته شده‌اند که در داخل کامپیوتر با هم کار می‌کنند. آن‌ها از محاسبات ریاضی برای پردازش خودکار جنبه‌های مختلف داده‌های تصویر استفاده می‌کنند و به تدریج درک ترکیبی از تصویر را توسعه می‌دهند.
شبکه‌های عصبی کانولوشنال:
شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) از یک سیستم برچسب‌گذاری برای طبقه‌بندی داده‌های بصری و درک کل تصویر استفاده می‌کنند. آن‌ها تصاویر را به عنوان پیکسل تجزیه و تحلیل می‌کنند و به هر پیکسل یک مقدار برچسب می‌دهند. این مقدار برای انجام یک عملیات ریاضی به نام کانولوشن و پیش‌بینی در مورد تصویر وارد می‌شود. مانند انسانی که در تلاش برای تشخیص یک شی از راه دور است، یک CNN ابتدا خطوط کلی و اشکال ساده را قبل از پر کردن جزئیات اضافی مانند رنگ، اشکال داخلی و بافت شناسایی می‌کند. در نهایت، فرآیند پیش‌بینی را در چندین تکرار تکرار می‌کند تا دقت را بهبود بخشد.
شبکه‌های عصبی بازگشتی:
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) مشابه CNNها هستند، اما می‌توانند مجموعه‌ای از تصاویر را برای یافتن ارتباط بین آن‌ها پردازش کنند. در حالی که CNNها برای تجزیه و تحلیل تصویر واحد استفاده می‌شوند، RNNها می‌توانند ویدیوها را تجزیه و تحلیل کرده و روابط بین تصاویر را درک کنند.
تفاوت بین بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر چیست؟
پردازش تصویر از الگوریتم‌ها برای تغییر تصاویر، از جمله واضح کردن، صاف کردن، فیلتر کردن یا بهبود آن‌ها استفاده می‌کند. بینایی کامپیوتر متفاوت است زیرا تصویر را تغییر نمی‌دهد، بلکه معنای آنچه را می‌بیند درک می‌کند و وظیفه‌ای مانند برچسب‌گذاری را انجام می‌دهد. در برخی موارد، می‌توانید از پردازش تصویر برای تغییر یک تصویر استفاده کنید تا یک سیستم بینایی کامپیوتر بتواند آن را بهتر درک کند. در موارد دیگر از بینایی کامپیوتر برای شناسایی تصاویر یا بخش‌هایی از یک تصویر و سپس از پردازش تصویر برای تغییر بیشتر تصویر استفاده می‌کنید.
وظایف رایجی که بینایی کامپیوتر می‌تواند انجام دهد چیست؟
- طبقه‌بندی تصویر: طبقه‌بندی تصویر به کامپیوترها امکان می‌دهد یک تصویر را ببینند و به طور دقیق طبقه‌بندی کنند که در کدام دسته قرار می‌گیرد. بینایی کامپیوتر دسته‌ها را درک کرده و آن‌ها را برچسب‌گذاری می‌کند، به عنوان مثال درختان، هواپیماها یا ساختمان‌ها. یک مثال این است که یک دوربین می‌تواند چهره‌ها را در یک عکس تشخیص دهد و روی آن‌ها تمرکز کند.
- تشخیص شی: تشخیص شی یک وظیفه بینایی کامپیوتر برای تشخیص و مکان‌یابی تصاویر است. از طبقه‌بندی برای شناسایی، مرتب‌سازی و سازماندهی تصاویر استفاده می‌کند. تشخیص شی در فرآیندهای صنعتی و تولیدی برای کنترل برنامه‌های خودکار و نظارت بر خطوط تولید استفاده می‌شود. تولیدکنندگان دوربین‌های خانگی متصل و ارائه دهندگان خدمات نیز برای پردازش جریان‌های ویدیویی زنده از دوربین‌ها برای تشخیص افراد و اشیا در زمان واقعی و ارائه هشدارهای عملی به کاربران نهایی خود به تشخیص شی متکی هستند.
- ردیابی شی: ردیابی شی از مدل‌های یادگیری عمیق برای شناسایی و ردیابی موارد متعلق به دسته‌ها استفاده می‌کند. کاربردهای واقعی متعددی در صنایع مختلف دارد. اولین عنصر ردیابی شی، تشخیص شی است. شی یک جعبه محدود کننده در اطراف خود ایجاد می‌کند، یک شناسه شی داده می‌شود و می‌تواند از طریق فریم‌ها ردیابی شود. برای مثال، ردیابی شی می‌تواند برای نظارت بر ترافیک در محیط‌های شهری، نظارت انسانی و تصویربرداری پزشکی استفاده شود.
- بخش‌بندی: بخش‌بندی یک الگوریتم بینایی کامپیوتر است که با تقسیم تصاویر آن به مناطق مختلف بر اساس پیکسل‌های دیده شده، یک شی را شناسایی می‌کند. بخش‌بندی همچنین یک تصویر را ساده می‌کند، مانند قرار دادن یک شکل یا طرح کلی یک مورد برای تعیین اینکه چیست. با انجام این کار، بخش‌بندی همچنین تشخیص می‌دهد که آیا بیش از یک شی در یک تصویر یا فریم وجود دارد یا خیر. برای مثال، اگر یک گربه و یک سگ در یک تصویر وجود داشته باشد، می‌توان از بخش‌بندی برای تشخیص دو حیوان استفاده کرد. برخلاف تشخیص شی که جعبه‌ای در اطراف یک شی می‌سازد، بخش‌بندی پیکسل‌ها را برای تعیین شکل یک شی ردیابی می‌کند و تجزیه و تحلیل و برچسب‌گذاری آن را آسان‌تر می‌کند.
- بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا: بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا کاربردی از تکنیک‌های بینایی کامپیوتر است که می‌تواند تصاویر دیجیتال خاص را در پایگاه‌های داده بزرگ جستجو کند. فراداده‌هایی مانند برچسب‌ها، توضیحات، برچسب‌ها و کلمات کلیدی را تجزیه و تحلیل می‌کند. بازیابی معنایی از دستوراتی مانند “تصاویر ساختمان‌ها را پیدا کن” برای بازیابی محتوای مناسب استفاده می‌کند.
