Os diferentes tipos de visão computacional

Os diferentes tipos de visão computacional são perfilados pela BTW Media porque evidências publicadas os ligam à infraestrutura de internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Há vários tipos de visão computacional que serão discutidos, como Classificação de Imagens, Localização de Entidades, Detecção de Entidades e Segmentação de Imagens.
• A visão computacional é usada em muitas áreas para melhorar empreendimentos comerciais, transporte, saúde e mais.

A IA é um tópico amplo de pesquisa e discussão. Este artigo abordará vários tipos de visão computacional, incluindo Classificação de Imagens, Localização de Entidades, Detecção de Entidades e Segmentação de Imagens. Em qual tipo específico você tem interesse?

Tipos de visão computacional

A visão computacionalé um subcampo da IA que permite que computadores e sistemas processem dados visuais, como imagens e vídeos, e gerem padrões para detectar, rastrear e classificar entidades. Dependendo da abordagem de treinamento de aprendizado de máquina, a visão computacional pode fazer parte de diferentes subcampos da IA. Aqui estão alguns tipos de visão computacional:

1. Classificação de imagens

A classificação de imagens, também conhecida como reconhecimento de imagens, é uma tarefa fundamental em visão computacional que envolve associar um ou mais rótulos a uma determinada imagem. Na classificação de rótulo único, o objetivo é atribuir um único rótulo a uma imagem a partir de um conjunto predefinido de categorias. Na classificação de múltiplos rótulos, uma imagem pode ser associada a vários rótulos simultaneamente.

2. Localização de entidades

A localização de entidades é o processo de identificar a localização de uma entidade em uma imagem ou vídeo, geralmente usando uma caixa delimitadora. É uma tarefa comum em visão computacional onde apenas uma única entidade aparece na imagem.

3. Detecção de entidades

A detecção de entidades estende a classificação de imagens não apenas classificando entidades, mas também detectando suas localizações na imagem e desenhando caixas delimitadoras ao redor delas. A detecção de entidades visa encontrar todas as entidades e seus limites em uma imagem.

4. Segmentação de imagens

A segmentação de imagens envolve dividir uma imagem em segmentos ou regiões para simplificar a representação de uma entidade dentro de seu quadro. Isso é feito em nível de pixel para delinear precisamente os limites da entidade e atribuir um rótulo a cada segmento.

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Visão humana vs. visão computacional

Pesquisadores se inspiram na visão humana para desenvolver a visão computacional. A estrutura e o funcionamento do sistema visual humano, como o arranjo de neurônios no córtex visual e os mecanismos de reconhecimento de entidades, inspiram o projeto de redes neurais e algoritmos para processamento de imagens e reconhecimento de padrões.

A visão humana envolve os olhos capturando luz e enviando sinais ao cérebro para interpretação. É um processo complexo que inclui a percepção, o reconhecimento e a interpretação de informações visuais. Em contraste, a visão computacional permite que os computadores interpretem e entendam o mundo visual por meio de imagens ou vídeos digitais.

Aplicações da visão computacional

Embora a tecnologia de visão computacional continue a evoluir com pesquisas em andamento, várias aplicações do mundo real foram estabelecidas:

• Google Translate: Ao usar a câmera do telefone para escanear placas em idiomas estrangeiros, o Google Translate fornece traduções instantâneas para o idioma do usuário. O aplicativo pode reconhecer e traduzir 133 idiomas a partir de 2022.

• Carros autônomos: A visão computacional permite que veículos autônomos interpretem dados visuais capturados por câmeras montadas no veículo. Esses dados ajudam o veículo a identificar carros, placas de trânsito, pedestres, semáforos e outras entidades em seu ambiente. O recursoAutopilotda Tesla, padrão nos modelos mais novos, é um exemplo dessa tecnologia em ação.