Was ist der Hauptforschungsinhalt von Computer Vision?
Der Hauptforschungsinhalt von Computer Vision ist: Verwendung von Kameras und Computern als Ersatz für menschliche Augen für maschinelles Sehen wie Zielerkennung, -verfolgung und -messung sowie weitere grafische Verarbeitung, wodurch die Computerverarbeitung besser für die Beobachtung mit dem menschlichen Auge oder die Übertragung zur Instrumentenerkennung geeignet wird Bild.
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Computer Vision ist eine Wissenschaft, die untersucht, wie man Maschinen „sehen“ lässt. Darüber hinaus bezieht es sich auf die Verwendung von Kameras und Computern, um das menschliche Auge zur Erkennung von Zielen zu ersetzen. Maschinelles Sehen wie Identifizierung, Verfolgung und Messung sowie weitere Grafikverarbeitung, so dass die Computerverarbeitung zu einem Bild wird, das für die Beobachtung durch das menschliche Auge besser geeignet ist oder an die Instrumentenerkennung übertragen wird.
Als wissenschaftliche Disziplin untersucht Computer Vision verwandte Theorien und Technologien und versucht, Systeme der künstlichen Intelligenz aufzubauen, die „Informationen“ aus Bildern oder mehrdimensionalen Daten gewinnen können. Die hier genannten Informationen beziehen sich auf von Shannon definierte Informationen, die zur Unterstützung einer „Entscheidung“ verwendet werden können.
Da Wahrnehmung als das Extrahieren von Informationen aus Sinnessignalen angesehen werden kann, kann Computer Vision auch als die Wissenschaft angesehen werden, die untersucht, wie man künstliche Systeme aus Bildern oder mehrdimensionalen Daten „wahrnehmen“ lässt.
Computer Vision ist eine Simulation des biologischen Sehens mithilfe von Computern und zugehörigen Geräten. Seine Hauptaufgabe besteht darin, durch die Verarbeitung der gesammelten Bilder oder Videos dreidimensionale Informationen über die entsprechende Szene zu erhalten, so wie es Menschen und viele andere Lebewesen jeden Tag tun.
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Es gibt viele Disziplinen, deren Forschungsziele der Computer Vision ähneln oder damit in Zusammenhang stehen. Zu diesen Disziplinen gehören Bildverarbeitung, Mustererkennung bzw. Bilderkennung, Szenenanalyse, Bildverständnis usw. Computer Vision umfasst Bildverarbeitung und Mustererkennung. Darüber hinaus umfasst es auch die Beschreibung räumlicher Formen, geometrische Modellierung und kognitive Prozesse. Das Erreichen eines Bildverständnisses ist das ultimative Ziel der Computer Vision.
1. Bildverarbeitung
Die Bildverarbeitungstechnologie wandelt das Eingabebild in ein anderes Bild mit den gewünschten Eigenschaften um. Beispielsweise kann das Ausgabebild so verarbeitet werden, dass es ein höheres Signal-Rausch-Verhältnis aufweist, oder die Details des Bildes können durch Verbesserungsverarbeitung hervorgehoben werden, um die Inspektion durch den Bediener zu erleichtern. Bildverarbeitungstechnologie wird häufig zur Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion in der Computer-Vision-Forschung eingesetzt.
2. Mustererkennung
Die Mustererkennungstechnologie unterteilt Bilder basierend auf den aus dem Bild extrahierten statistischen Merkmalen oder Strukturinformationen. Zum Beispiel Texterkennung oder Fingerabdruckerkennung. In der Computer Vision wird die Mustererkennungstechnologie häufig verwendet, um bestimmte Teile eines Bildes, beispielsweise segmentierte Bereiche, zu identifizieren und zu klassifizieren.
3. Bildverständnis
Anhand eines Bildes beschreibt und interpretiert das Bildverständnisprogramm nicht nur das Bild selbst, sondern auch die durch das Bild dargestellte Szene, um eine Entscheidung darüber zu treffen, was das Bild darstellt. In den Anfängen der Visionsforschung mit künstlicher Intelligenz wurde häufig der Begriff Szenenanalyse verwendet, um den Unterschied zwischen zweidimensionalen Bildern und dreidimensionalen Szenen hervorzuheben. Für das Bildverständnis sind neben der komplexen Bildverarbeitung auch Kenntnisse über die physikalischen Gesetze der Szenenabbildung und Kenntnisse über den Inhalt der Szene erforderlich.
Beim Aufbau eines Computer-Vision-Systems müssen relevante Technologien in den oben genannten Disziplinen verwendet werden, aber der Inhalt der Computer-Vision-Forschung ist umfassender als diese Disziplinen. Die Erforschung des Computersehens ist eng mit der Erforschung des menschlichen Sehens verbunden. Um das Ziel zu erreichen, ein allgemeines Computer-Vision-System zu etablieren, das dem menschlichen visuellen System ähnelt, ist es notwendig, eine Computertheorie des menschlichen Sehens zu etablieren.
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In den Bereichen maschinelles Lernen und Computer Vision ist Bildannotation der Prozess der Anwendung menschlicher Anmerkungen auf Bilddatensätze. Bildanmerkungsmethoden können hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt werden: manuelle Anmerkung und automatische Anmerkung. Manuelle Anmerkung bedeutet, dass menschliche Annotatoren Bilder durch manuelle Vorgänge mit Anmerkungen versehen. Für diese Methode müssen menschliche Annotatoren über Fachwissen und Erfahrung verfügen und in der Lage sein, Zielobjekte, Szenen oder Merkmale in Bildern genau zu identifizieren und zu kommentieren. Der Vorteil der manuellen Annotation besteht darin, dass die Annotationsergebnisse zuverlässig und genau sind, der Nachteil besteht jedoch darin, dass sie zeitaufwändig und kostspielig ist. Unter automatischer Annotation versteht man die Methode, Computerprogramme zum automatischen Annotieren von Bildern zu verwenden. Diese Methode nutzt maschinelles Lernen und Computer-Vision-Technologie, um eine automatische Annotation durch Trainingsmodelle zu erreichen. Die Vorteile der automatischen Etikettierung sind hohe Geschwindigkeit und niedrige Kosten, der Nachteil besteht jedoch darin, dass die Etikettierungsergebnisse möglicherweise nicht genau sind.
Beispiele für praktische Anwendungen der Kombination von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen
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Deep Learning hat im Bereich Computer Vision große Erfolge erzielt, und einer der wichtigen Fortschritte ist die Verwendung von Deep Convolutional Neural Networks (CNN) zur Bildklassifizierung. Allerdings erfordern tiefe CNNs normalerweise große Mengen an gekennzeichneten Daten und Rechenressourcen. Um den Bedarf an Rechenressourcen und gekennzeichneten Daten zu verringern, begannen Forscher zu untersuchen, wie flache und tiefe Merkmale zusammengeführt werden können, um die Leistung der Bildklassifizierung zu verbessern. Diese Fusionsmethode kann die hohe Recheneffizienz flacher Merkmale und die starke Darstellungsfähigkeit tiefer Merkmale nutzen. Durch die Kombination beider können Rechenkosten und Datenkennzeichnungsanforderungen reduziert und gleichzeitig eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit aufrechterhalten werden. Diese Methode ist besonders wichtig für Anwendungsszenarien, in denen die Datenmenge gering ist oder die Rechenressourcen begrenzt sind. Durch eine eingehende Untersuchung der Fusionsmethode von flachen Merkmalen und tiefen Merkmalen können wir weitere Fortschritte erzielen
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