Computer vision merupakan salah satu bidang penelitian paling populer di bidang deep learning. Computer vision sebenarnya adalah lintas disiplin, termasuk ilmu komputer (grafik, algoritma, teori, sistem, arsitektur), matematika (pengambilan informasi, pembelajaran mesin), teknik (robot, ucapan, pemrosesan bahasa alami, pemrosesan gambar) , Fisika (Optik), Biologi (Ilmu Saraf) dan Psikologi (Ilmu Kognitif). Banyak ilmuwan percaya bahwa computer vision telah membuka jalan bagi pengembangan kecerdasan buatan.
Dalam dua tahun terakhir, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, kecerdasan buatan dan arahan lainnya secara bertahap menjadi arahan penelitian dan ketenagakerjaan yang paling diperhatikan oleh banyak peneliti. Sebagai salah satu bidang aplikasi pembelajaran mendalam, computer vision telah mencapai perkembangan pesat di industri, dan juga merupakan salah satu arahan paling populer saat ini.
Apa Itu Computer Vision
Computer vision terutama mempelajari cara membantu mesin “melihat” dunia, menggunakan kamera alih-alih mata manusia untuk mendapatkan informasi gambar. Menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi, melacak dan merekonstruksi target tertentu yang telah ditentukan sebelumnya dalam gambar. Beberapa fungsi mata manusia diwujudkan oleh mesin. Rekonstruksi VR, AR dan 3D yang terkenal semuanya adalah bagian dari bidang visi komputer. Area aplikasi utama computer vision adalah sebagai berikut:
- Pengenalan wajah
- Pilot otomatis
- Pemantauan Keamanan
- Pencitraan medis
- Teknologi robot
- Rekonstruksi struktur 3D
- VR / AR
- Drone
- Pencarian berbasis gambar
Aplikasi pengenalan citra khususnya pengenalan wajah secara komersial sudah relatif matang dan banyak digunakan. Terutama teknologi pengenalan citra statis dengan tingkat akurasinya sudah sangat tinggi.
Selain itu, arah pencitraan medis juga didorong oleh popularitas pembelajaran mendalam dan computer vision dalam beberapa tahun terakhir. Telah menjadi arah dengan potensi pengembangan yang besar di lingkungan akademis dan industri.
Mengapa Mempelajari Computer Vision?
Jawaban yang jelas adalah bahwa bidang penelitian ini telah melahirkan banyak aplikasi praktis yang berkembang pesat, seperti:
- Pengenalan wajah: Snapchat dan Facebook menggunakan algoritme deteksi wajah untuk mengenali wajah.
- Pengambilan gambar: Gambar Google menggunakan kueri berbasis konten untuk mencari gambar yang relevan. Algoritme menganalisis konten dalam gambar kueri dan memberikan hasil berdasarkan konten yang paling cocok.
- Game dan kontrol: Produk aplikasi game paling sukses yang menggunakan visi stereo adalah: Microsoft Kinect.
- Pengawasan: Kamera pengintai yang digunakan untuk memantau perilaku mencurigakan berada di tempat umum.
- Biometrik: Pencocokan sidik jari, iris mata dan wajah masih merupakan beberapa metode yang umum di bidang biometrik.
- Mobil pintar: Visi komputer masih menjadi sumber informasi utama untuk mendeteksi rambu lalu lintas, lampu dan fitur visual lainnya.
Pengenalan visual adalah komponen kunci dari computer vision. Seperti klasifikasi gambar, pemosisian dan deteksi. Perkembangan terbaru dalam jaringan saraf dan pembelajaran mendalam telah sangat mendorong pengembangan sistem pengenalan visual yang canggih ini.
Baca Juga : 5 Pengaruh Natural Language Processing Dalam Perkembangan Perusahaan
Hubungan Antara Computer Vision Dan Disiplin Ilmu Terkait Lainnya
Artikel Labkom99 berikut menjelaskan dan menjelaskan beberapa konsep yang : pemrosesan gambar, grafik dan computer vision.
1. Pengolahan Citra
Metode pemrosesan biasa adalah menyimpan gambar yang diambil oleh kamera industri, kamera video, pemindai, dan peralatan lain dalam larik dua dimensi yang besar. Elemen dalam larik disebut piksel dan elemennya nilai adalah nilai skala abu-abu.
Teknologi pemrosesan gambar umumnya mencakup tiga bagian: kompresi gambar, peningkatan dan pemulihan, pencocokan, deskripsi dan pengenalan. Sebelum pembelajaran mendalam dan GPU banyak digunakan, algoritme inti dalam pemrosesan gambar adalah untuk mengusulkan deskriptor struktural dua dimensi yang efektif. Mengekstrak fitur yang berbeda pada gambar melalui perbedaan descriptor. Seperti deskriptor Fourier 2D, deskriptor 2D Zernike dan sebagainya.
Pembelajaran mendalam menghindari proses pembuatan deskriptor yang paling sulit. Dan secara langsung menggunakan larik dua dimensi untuk melakukan pengenalan fitur pada gambar. Oleh karena itu, pembelajaran mendalam sangat mempercepat pengembangan penelitian pemrosesan gambar. Saat ini, pemrosesan gambar berdasarkan pembelajaran mendalam adalah hot spot dalam Computer Vision.
2. Grafika Komputer
Tujuan inti dari grafika komputer adalah untuk menciptakan komunikasi visual yang efektif. Dalam bidang keilmuan, grafika dapat menampilkan hasil ilmiah kepada publik secara visual. Dalam bidang hiburan, seperti game PC, game mobile, film 3D dan efek khusus film, grafik komputer semakin berperan penting.
Dalam industri Seperti kreativitas atau kreasi artistik, iklan komersial dan desain produk, grafika juga memainkan peran dasar yang penting. Grafika terutama berfokus pada pemodelan geometris grafik dua dimensi dan tiga dimensi, rendering adegan gambar, simulasi pemandangan alam dan animasi komputer.
Computer Vision mencakup bidang yang lebih luas, termasuk sebagian besar konten dalam pemrosesan gambar dan grafik. Saat ini masyarakat lebih memperhatikan pengolahan gambar dan grafik berdasarkan deep learning.
Pemrograman Dasar Diperlukan Untuk Computer Vision
Bahasa pemrograman utama yang diperlukan untuk computer vision termasuk C ++ dan Python
Baca Juga : 7 Perbedaan Antara Bahasa Pemrograman Python Dan C
1. C ++
Di bidang penglihatan dan pemrosesan gambar, C ++ banyak digunakan karena bias level rendah dan efisiensi eksekusi yang tinggi. Ada banyak sekali pengguna dan ada banyak materi pembelajaran di Internet.
Jika Anda melakukan pemrosesan gambar murni, maka komponen yang kaya dari pustaka OpenCV dan efisiensi eksekusi yang efisien dari C ++ sudah cukup untuk mendukung sebagian besar masalah pemrosesan gambar.
Namun, jika menyangkut konten pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, di satu sisi efisiensi pengembangan C ++ terlalu rendah. Di sisi lain, meskipun OpenCV juga menyertakan implementasi beberapa algoritme pembelajaran statistik sederhana itu tidak sempurna.
2. Python
Di bidang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, Python saat ini merupakan bahasa yang paling banyak digunakan. Di sisi lain, Python adalah bahasa yang relatif serbaguna. Dalam hal pemrosesan gambar, OpenCV mendukung antarmuka Python.
Dalam hal komputasi ilmiah, Anaconda menyediakan antarmuka paket yang kaya. Sebagian besar alat aplikasi seperti perayap web juga ditulis dengan Python. Singkatnya, Python mudah dipelajari dan digunakan dan efisiensi pengembangannya tinggi. Bagi siapa saja yang ingin mengembangkan ke arah Computer Vision harus terbiasa dengan dua bahasa di atas dalam istilah bahasa pemrograman.
Mengenai belajar bahasa pemrograman, tidak disarankan semua orang membaca buku dan belajar Yang terpenting adalah berlatih. Temukan yang Anda suka dan pelajari aturan tata bahasa umum. Kemudian Anda bisa mulai tulis masalah kecil dan proyek kecil. Kunci dari pembelajaran terletak pada praktek langsung Dalam proses menulis kode. jika menemui masalah, anda harus belajar dan berkunjung Stack Overflow, GitHub dan berbagai blog, belajar sambil berlatih.
