Guide to computer vision: Examples and why it matters

La vision par ordinateur aide à enseigner et à maîtriser la vue, tout comme l'IA conversationnelle aide à enseigner et à maîtriser le sens du son par la parole. Grâce à la vision par ordinateur, les applications de réalité augmentée peuvent détecter des objets physiques en temps réel et placer des objets virtuels dans leur environnement. L'utilisation et la portée réelles de la vision par ordinateur augmentent, et ses applications remettent en question et modifient son importance. La vision par ordinateur, qui existe sous une forme ou une autre depuis des décennies, est désormais une expression de plus en plus courante dans les conversations du monde entier et dans tous les secteurs: systèmes de vision par ordinateur, logiciels de vision par ordinateur, matériel de vision par ordinateur, développement de la vision par ordinateur, preuves publiques de vision par ordinateur et technologie de vision par ordinateur. Comment la vision par ordinateur est-elle liée aux autres formes d'IA ? La vision par ordinateur aide à enseigner et à maîtriser le sens de la vue à travers des images numériques et des vidéos, tout comme l'IA conversationnelle aide à enseigner et à maîtriser le sens du son par la parole. Elle s'applique à des tâches telles que la reconnaissance, la traduction et la verbalisation de textes — des mots qui définissent et décrivent le monde physique qui nous entoure. Plus largement, le terme « vision par ordinateur » décrit également comment les capteurs des appareils, généralement des caméras, perçoivent et fonctionnent comme des systèmes de vision pour détecter, suivre et reconnaître des objets ou des motifs dans les images. L'IA conversationnelle multimodale combine les capacités de l'IA conversationnelle avec la vision par ordinateur dans des applications de conférence multimédia, telles que NVIDIA Maxine. À lire aussi: L'évolution de la vision par ordinateur À lire aussi: La vision par ordinateur est-elle une science des données ? Exemples de vision par ordinateur La vision par ordinateur est largement utilisée dans la vie quotidienne, avec des applications allant du simple au très complexe: les applications de réalité augmentée utilisent la vision par ordinateur pour détecter des objets physiques en temps réel et intégrer des objets virtuels dans leur environnement. La réalité augmentée est l'expérience interactive qui combine le monde réel avec des informations générées par ordinateur pour améliorer l'expérience de l'utilisateur. La reconnaissance optique de caractères (OCR), largement utilisée dans Google Translate, convertit les images de texte, comme les menus ou les panneaux de signalisation, en texte numérique qui peut ensuite être traduit dans la langue maternelle de l'utilisateur. L'OCR est également utilisée dans le péage automatisé sur les autoroutes et pour convertir des documents manuscrits en formats numériques. La reconnaissance d'objets, cruciale pour les voitures autonomes, implique des algorithmes qui identifient les objets dans les images, tracent des contours autour d'eux et les étiquettent pour aider à la prise de décision concernant l'environnement du véhicule. La technologie de reconnaissance faciale, alimentée par la vision par ordinateur, permet aux ordinateurs de faire correspondre des images de personnes avec leur identité. Bien qu'elle ait été implémentée dans des applications comme Facebook pour le marquage automatique des photos, cette fonctionnalité n'est plus disponible depuis l'année dernière. Pourquoi la vision par ordinateur est-elle importante ? La vision par ordinateur est un domaine de recherche depuis les années 1950 et continue de gagner en importance avec de nombreuses applications. Selon le groupe de recherche en apprentissage profond de BitRefine, l'industrie de la vision par ordinateur devrait atteindre près de 50 milliards de dollars américains en 2022, 75 % des revenus provenant du matériel. L'importance de la vision par ordinateur réside dans le besoin croissant pour les ordinateurs de comprendre l'environnement humain. En permettant aux ordinateurs de « voir » comme les humains, nous améliorons leur capacité à comprendre notre environnement, ce qui est crucial à mesure que nous développons des systèmes d'IA plus complexes dotés de capacités semblables à celles des humains. Ces ajustements devraient améliorer la clarté et la fluidité de votre texte tout en conservant son contenu informatif sur la vision par ordinateur et ses applications.