자율 운전 자동차, 교통 표지판 감지, 얼굴 인식 및 셀프 체크아웃. 이러한 모든 고급 솔루션을 하나로 묶는 것이 바로 컴퓨터 비전입니다.
컴퓨터 비전을 사용하면 컴퓨터가 원시 이미지에서 정보를 추출하고 보다 효율적인 비즈니스 디지털화를 위한 많은 기회를 열 수 있습니다.
컴퓨터 비전이 다양한 산업을 어떻게 변화시키고 소유자가 중요한 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움이 되는 고유한 이점이 무엇인지 살펴보겠습니다.
전통적인 컴퓨터 비전 구현에서는 입력 및 출력에 대한 심층 분석을 사용합니다. 기존 CV의 일반적인 작업 흐름은 가장자리 감지와 같은 이미지 처리 기술을 사용하여 이미지의 개체를 식별하고 레이블을 지정합니다.
컴퓨터 과학에서 딥 러닝 아키텍처의 출현으로 인해 기존 CV 기술(예: 정의된 기능 구조 기반)에서 이미지의 데이터를 추출하고 분류하는 AI 기반 신경망 분석으로 극적인 전환이 이루어졌습니다. 거의 완전히 자동화되었습니다. 간단히 말해서, AI는 프로그래밍을 그림에서 제외하고 컴퓨터가 입력 데이터를 해석하고 이미지 내용을 인식하도록 스스로 훈련하는 덜 감독된 접근 방식으로 대체합니다.
AI가 의료 영상과 같은 분야에 진출할 때 컴퓨터는 우수한 패턴 인식을 사용하여 X선이나 MRI에서 미량의 암세포 존재와 같은 원본 이미지의 미묘한 요소를 식별합니다. 기계의 추론을 확인하려면 인간의 해석과 전문 지식이 여전히 필요하지만, 초고속 분석의 추가 계층은 인간의 지능을 보완하고 생명을 구하는 데 도움이 됩니다.
자율주행차가 미국과 기타 여러 국가에서 상용화되면서 CV 부문은 폭발적인 성장을 경험할 것입니다. 자율주행차는 컴퓨터 비전 없이는 존재할 수 없습니다. 차량에 탑재된 컴퓨터는 도로의 잠재적인 장애물에 대해 신속한 결정을 내려야 하기 때문에 고도로 최적화된 CV 기반 기술 세트에 의존합니다.
의학, 보안, 제조 등의 분야에서는 AI 기반 시스템이 의사 결정을 내리는 방식에 대한 투명성이 중요하다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 설명 가능한 AI가 작동하는 곳입니다. 이 기술을 통해 시스템의 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하고 AI 알고리즘이 내린 특정 결정의 신뢰성을 보여줄 수 있습니다.
컴퓨터 비전을 사용하여 다음 비즈니스 과제를 해결하세요.
광학 문자 인식(OCR)은 다양한 분야별 작업을 해결할 수 있는 컴퓨터 비전의 고유한 구현입니다. OCR은 입력 이미지에서 문자, 숫자 및 기타 문자를 감지하고 추출하도록 설계되었습니다.
Google Lens는 OCR을 사용하여 고객이 사진에서 외국어를 번역하고 이미지나 Google 검색에서 텍스트를 추출할 수 있도록 합니다. 또한 OCR 기술을 사용하면 기존 미디어를 쉽게 디지털화하여 신문, 잡지, 서적 스캔에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. 이전에는 대학에서 티베트 불교 문헌과 같은 모호한 문서를 디지털화하는 데 어려움을 겪었지만 현대 OCR 기술을 사용하면 비표준 언어 파일에서 텍스트를 간단하게 추출할 수 있습니다.
금융 기관에서는 OCR을 사용하여 고객이 IBAN(국제 은행 계좌 번호)을 문서에서 추출하거나 수표 이미지를 스캔할 수 있도록 하는 등 고객의 삶의 질을 향상시킵니다. 일부 앱에서는 직불카드나 신용카드를 스캔하여 결제 세부정보를 입력할 수 있으므로 결제 창에서 모든 결제 정보를 지루하게 입력할 필요가 없습니다.
정부에서는 국경 처리 시간을 단축하거나 문서를 식별 및 등록하기 위해 OCR을 사용하는 경우가 많습니다. 최신 여권과 운전면허증의 기계 판독 가능 영역은 정부 및 상업 환경의 OCR 시스템과 호환됩니다.
물체 인식과 유사하게 얼굴 인식은 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지에서 사람의 얼굴 특징을 식별하는 것을 목표로 합니다. 전통적인 컴퓨터 비전 방법은 "Haar와 유사한 특징"을 활용하여 얼굴 특징 사이의 세그먼트를 계산하지만, 현대 얼굴 인식 구현은 인공 지능이 객체 인식에 사용되는 것처럼 인공 지능에 의존합니다.
안면 인식 기술은 모바일 및 웹 애플리케이션 취약점을 방지하는 데 도움이 되므로 보안 애플리케이션에 매우 중요합니다. 수많은 Apple iPhone 사용자는 생체 인식 인증을 위해 Apple의 Face ID 기술을 사용하여 휴대폰 잠금을 해제합니다.
소매업체는 알려진 좀도둑을 식별하기 위해 유사한 구현을 배포했습니다. 라이브 스캐너는 보안 카메라 스트림에서 고객의 얼굴을 캡처하고 이를 알려진 범죄자의 데이터베이스와 상호 참조합니다. 동일한 기술이 법 집행 데이터베이스를 활용하여 실종 아동을 찾는 데 도움이 됩니다.
얼굴 인식은 다음 작업에도 도움이 될 수 있습니다.
차세대 얼굴 인식 소프트웨어는 자세, 몸짓, 얼굴 표정까지 관찰하여 고객이 카지노에서 부정행위를 하고 있는지 판단할 수 있습니다. 동일한 보안 소프트웨어와 함께 제공되는 보행 분석은 많은 범죄자가 마스크를 착용하여 얼굴 인식을 회피하기 때문에 고유한 발놀림과 보폭 패턴을 기반으로 범죄자를 탐지하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
컴퓨터 비전 기술은 심각하게 저하된 보관 영상과 이미지도 복원할 수 있으며 이는 중요한 비즈니스 기술이 될 수 있습니다. 사진에서 노이즈를 제거하는 것만으로도 충분한 단순한 경우와 달리 컴퓨터 비전은 중요한 변경과 자세한 분석이 필요한 더 손상된 이미지를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이미지의 손상된 부분은 포토캐스트의 내용을 평가하는 생성 모델을 사용하여 채워지는 경우가 많습니다.
현대 신경망은 이미지와 비디오를 복구하는 것 외에도 사진 속 개체를 스캔하는 것만으로 3D 장면을 재구성할 수 있습니다. 장면 재구성은 고고학자, 법의학 전문가, 환경 과학자 및 기타 여러 전문가가 사용하는 판도를 바꾸는 컴퓨터 비전 패러다임입니다. RetrievalFuse와 같은 프로젝트는 단일 RGB 이미지에서 파노라마 3D 장면을 구축할 수 있습니다.
포즈 추정은 특히 이미지와 비디오에서 포즈와 제스처를 인식하는 인간의 시각적 능력을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 고급 인간 자세 추정의 초기 사례 중 일부는 피터 잭슨(Peter Jackson)의 반지의 제왕(The Lord of the Rings)과 같은 대규모 예산 영화에 등장했습니다. 컴퓨팅 리소스가 시간이 지남에 따라 확장됨에 따라 자세 추정은 다양한 제품에서 활용될 것입니다.
보안 애플리케이션에서 포즈 추정은 얼굴 인식이 불가능한 보행을 분석하여 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨터 비전은 신체 자세를 분석하여 도둑질을 실시간으로 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시스템은 정상적인 쇼핑 행동과 물건을 주머니나 코트에 숨기는 등의 의심스러운 행동을 구별할 수 있습니다. 의심스러운 행동이 감지되면 관리자는 경고를 받고 도둑이 매장을 떠나기 전에 신속하게 대응할 수 있습니다.
비즈니스에서 자세 추정을 사용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
자세 추정은 한때 엄청난 계산적 과제였지만 클라우드 컴퓨팅과 하드웨어의 혁신으로 인해 더 많은 회사에서 이 기술을 사용할 수 있게 되었습니다.
객체 감지, 얼굴 인식, 장면 재구성, 이미지 복원 및 인간 자세 추정은 컴퓨터 비전 기술의 몇 가지 구현에 불과합니다. 차세대 AI의 힘 덕분에 귀하의 비즈니스가 어떤 산업에 종사하든 컴퓨터 비전은 귀하의 회사가 경쟁 우위를 점할 수 있는 고유한 이점을 제공할 수 있습니다. 범죄 현장 사진의 전체 깊이 3D 모델을 재구성하는 것부터 공장 라인에서 대량 생산된 제품의 결함을 식별하는 것까지 컴퓨터 비전은 모든 사람의 비즈니스 방식을 지속적으로 변화시키고 있습니다.
위 내용은 컴퓨터 비전이 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움이 되는 5가지 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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