Hubungan Computer Vision Dan Image Processing Pattern Recognition Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan

  • Whatsapp

Menurut pemahaman penulis Labkom99, hubungan computer vision dan image processing sangat dekat dalam menjalankan sebuah proses. Image processing bergantung pada penggunaan pengenalan pola yang efektif. Pengenalan pola merupakan cabang penting di bidang kecerdasan buatan dan mesin.

Belajar computer vision tidak dapat dipisahkan dari image processing, pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Melihat hubungan computer vision dan image processing, ditemukan bahwa aplikasi computer vision melayani pembelajaran mesin. Setiap tautan sangat diperlukan dan saling melengkapi.

Read More

Hubungan Computer Vision

Computer vision adalah cara penggunaan komputer untuk mensimulasikan mekanisme penglihatan manusia untuk mendapatkan dan memproses informasi. Ini mengacu pada penggunaan kamera dan komputer daripada mata manusia untuk mengidentifikasi, melacak dan mengukur visi mesin untuk target. Baca Pengenalan Tentang Penelitian Computer Vision Penerapan dan Pengembangan.

Kemudian memproses grafik lebih lanjut dan menggunakan komputer untuk memproses gambar yang lebih cocok untuk diamati atau dikirim oleh mata manusia ke instrumen inspeksi. Computer vision mempelajari teori dan teknologi terkait. Mencoba membangun sistem kecerdasan buatan yang dapat memperoleh informasi dari gambar atau data multi-dimensi.

Tantangan computer vision adalah mengembangkan kemampuan penglihatan yang sebanding dengan manusia untuk komputer dan robot. Visi mesin membutuhkan sinyal gambar, pemodelan tekstur dan warna, pemrosesan dan penalaran geometris, serta pemodelan objek. Sistem vision yang mampu harus mengintegrasikan semua proses ini dengan erat. Baca Juga Penjelasan Computer Vision Serta Teknologi Yang Digunakan.


Hubungan Computer Vision Dan Image Processing

Image processing merupakan cara penggunaan komputer untuk menganalisis gambar untuk mencapai hasil yang diinginkan. Juga dikenal sebagai pengolahan citra. Pengolahan citra konten dasar umumnya mengacu pada pengolahan citra digital.

Hubungan Computer Vision Dan Image Processing
Berbicara Tentang Penelitian Computer Vision Penerapan dan Pengembangan

Gambar digital mengacu pada larik dua dimensi besar yang diperoleh dengan pengambilan sampel dan digitasi dengan kamera digital, pemindai dan peralatan lainnya. Elemen dari larik ini disebut piksel dan nilainya adalah bilangan bulat yang disebut nilai abu-abu.

Isi teknologi utama dari hubungan computer vision dan image processing meliputi kompresi gambar, peningkatan dan pemulihan, pencocokan, deskripsi dan pengenalan. Pemrosesan umum meliputi digitalisasi citra, pengkodean citra, peningkatan citra, pemulihan citra, segmentasi citra dan analisis citra. Pengolahan citra umumnya mengacu pada pengolahan citra digital.


Hubungan Computer Vision Dan Pattern Recognition

Pengenalan pola (Pattern Recognition) mengacu pada proses pengolahan dan analisis berbagai bentuk hubungan numerik, tekstual dan logis. Informasi yang mencirikan sesuatu atau fenomena untuk menggambarkan, mengidentifikasi, mengklasifikasikan dan menjelaskan sesuatu atau fenomena.

Merupakan bagian penting dari ilmu informasi dan kecerdasan buatan. Pengenalan pola juga sering disebut dengan klasifikasi pola. Dari perspektif sifat masalah dan cara penyelesaian masalah, pengenalan pola dibagi menjadi klasifikasi terbimbing (Supervised Classification) dan klasifikasi tidak terbimbing (Unsupervised Classification).

Pattern Recognition
Pattern Recognition

Pola juga dapat dibagi menjadi dua bentuk: abstrak dan kongkret. Yang pertama, seperti kesadaran, pemikiran, diskusi dan sebagainya. Termasuk dalam kategori penelitian pengenalan konsep yang merupakan cabang penelitian kecerdasan buatan lainnya.

Pengenalan pola yang kami maksud terutama mengacu pada identifikasi dan klasifikasi pola tertentu dari objek seperti bentuk gelombang ucapan, gelombang seismik, elektrokardiogram, elektroensefalogram, gambar, foto, teks, simbol dan biosensor.

Penelitian pengenalan pola terutama berfokus pada dua aspek, pertama adalah bagaimana mempersepsikan objek (termasuk orang) yang termasuk dalam kategori ilmu kognitif. Kedua adalah bagaimana menggunakan komputer untuk merealisasikan teori dan metode pengenalan pola tugas yang diberikan.

Komputer digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sekelompok peristiwa atau proses. Peristiwa atau proses yang diidentifikasi dapat berupa objek tertentu seperti teks, suara, dan gambar, atau objek abstrak seperti status dan derajat. Objek-objek ini dibedakan dari informasi dalam bentuk digital dan disebut mode informasi.

Pengenalan pola terkait dengan statistik, psikologi, linguistik, ilmu komputer, biologi, sibernetika. Ini memiliki hubungan silang dengan penelitian kecerdasan buatan dan image processing.


Hubungan Computer Vision Dan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin adalah studi tentang bagaimana komputer mensimulasikan atau mengimplementasikan perilaku pembelajaran manusia untuk memperoleh pengetahuan atau keterampilan baru. Mengatur ulang struktur pengetahuan yang ada untuk terus meningkatkan kinerjanya sendiri.

Ini adalah inti dari kecerdasan buatan dan cara mendasar untuk membuat komputer cerdas. Aplikasinya mencakup semua bidang kecerdasan buatan. Ini terutama menggunakan induksi dan sintesis daripada deduksi. Pembelajaran mesin memiliki posisi yang sangat penting dalam penelitian kecerdasan buatan.

Sistem cerdas tanpa kemampuan untuk belajar hampir tidak dapat disebut sebagai sistem yang benar-benar cerdas. Tetapi sistem cerdas sebelumnya umumnya kurang memiliki kemampuan untuk belajar. Dengan perkembangan kecerdasan buatan yang mendalam, batasan ini menjadi lebih menonjol.

Dalam situasi inilah pembelajaran mesin secara bertahap menjadi salah satu inti dari penelitian kecerdasan buatan. Penerapannya telah menyebar ke berbagai cabang kecerdasan buatan. Seperti sistem pakar, penalaran otomatis, pemahaman bahasa alami, pengenalan pola, computer vision, robot cerdas dan bidang lainnya.

Penelitian pembelajaran mesin didasarkan pada pemahaman tentang mekanisme pembelajaran manusia dalam fisiologi, ilmu kognitif. Untuk menetapkan model komputasi atau model kognitif dari proses pembelajaran manusia.

Mengembangkan berbagai teori dan metode pembelajaran, mempelajari algoritma pembelajaran umum dan melakukan analisis teoritis. Membangun sistem pembelajaran yang berorientasi pada tugas dengan aplikasi khusus. Tujuan penelitian ini mempengaruhi dan mempromosikan satu sama lain.

Tujuan penelitian manusia pada komputer adalah untuk meningkatkan tingkat produktivitas sosial. Meningkatkan kualitas hidup dan menyelamatkan manusia dari pekerjaan yang monoton, kompleks dan bahkan berbahaya. Baca 7 Proyek Pembelajaran Mesin Github Inovatif Terpopuler.

Proyek Pembelajaran Mesin Github Inovatif Terpopuler

Komputer masa kini telah jauh mengungguli manusia dalam hal kecepatan komputasi. Namun dalam banyak aspek, terutama dalam aspek yang berkaitan dengan aktivitas kecerdasan manusia, seperti fungsi visual, fungsi pendengaran, fungsi penciuman, fungsi pemahaman bahasa alami masih kurang sempurna untuk manusia.

Status quo ini tidak dapat memenuhi persyaratan beberapa aplikasi tingkat lanjut. Sebagai contoh, Pengemudi berharap komputer dapat mendeteksi kondisi mencurigakan di jalan sedini mungkin dan mengingatkan pengemudi mobil untuk menghindari kecelakaan.

Kami juga berharap komputer dapat membantu kami dalam berkendara secara otonom. Teknologi yang ada saat ini belum cukup untuk memenuhi kebutuhan tersebut. aplikasi tingkat lanjut. Banyak hasil penelitian kecerdasan buatan dan pengalaman penerapan sistem.


Hubungan Computer Vision Dan Kecerdasan Buatan

Apa itu kecerdasan buatan? Kecerdasan buatan adalah teknologi yang dirancang oleh manusia dan diterapkan di lingkungan komputer untuk mensimulasikan atau mereproduksi perilaku cerdas beberapa orang.

Secara umum diyakini bahwa aktivitas kecerdasan manusia dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu perilaku persepsi dan aktivitas berpikir. Beberapa contoh penelitian kecerdasan buatan yang mensimulasikan perilaku persepsi termasuk pengenalan suara. Baca Kontribusi Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Kehidupan Nyata.

Pengenalan pembicara dan pendengaran komputer lainnya yang berhubungan dengan fungsi pendengaran manusia dan “penglihatan komputer” yang berhubungan dengan penglihatan manusia.  Seperti pengetahuan bentuk, jarak dan kecepatan persepsi dari ketiganya. Representasi dimensi objek  dan banyak lagi.

Contoh penelitian kecerdasan buatan yang mensimulasikan aktivitas berpikir meliputi penalaran simbolik, penalaran fuzzy, pembuktian teorema dan pemikiran komputer lainnya yang berhubungan dengan pemikiran manusia dan sebagainya. Baca juga 8 Kecerdasan Buatan Yang Mengubah Masa Depan Dunia Pendidikan Lebih Pintar.

Salah satu objek penelitian computer vision yang dikembangkan dari pengolahan citra dan pengenalan pola adalah bagaimana menggunakan gambar proyeksi dua dimensi untuk mengembalikan pemandangan dunia tiga dimensi.

Kecerdasan Buatan Yang Mengubah Masa Depan Dunia Pendidikan Lebih Pintar
Kecerdasan Buatan Yang Mengubah Masa Depan Dunia Pendidikan Lebih Pintar

Metode teoritis yang digunakan dalam computer vision terutama didasarkan pada teori perhitungan visual geometri, perhitungan probabilitas dan kinematika dan rekonstruksi 3D. Landasannya meliputi geometri proyektif, mekanika gerak tubuh kaku, teori probabilitas dan proses acak, image processing, kecerdasan buatan dan teori. lainnya. Tujuan dasar yang ingin dicapai oleh computer vision adalah sebagai berikut:

  1. Menghitung jarak dari titik pengamatan ke objek sasaran berdasarkan satu atau lebih gambar proyeksi dua dimensi.
  2. Menghitung parameter gerakan objek target berdasarkan satu atau lebih gambar proyeksi dua dimensi.
  3. Menghitung karakteristik fisik permukaan objek target berdasarkan satu atau lebih gambar proyeksi dua dimensi.
  4. Berdasarkan beberapa gambar yang diproyeksikan dua dimensi, gambar yang diproyeksikan dari area spasial yang lebih besar dipulihkan.

Kesimpulan

Tujuan akhir dari computer vision adalah untuk mewujudkan penggunaan komputer untuk memahami dunia pemandangan tiga dimensi, yaitu untuk mewujudkan fungsi tertentu dari sistem visual manusia.

Di bidang computer vision, persyaratan pengenalan pola dalam analisis citra medis dan pengenalan karakter optik perlu ditingkatkan ke tingkat tertentu. Contoh lainnya adalah penerapan teknologi pengolahan citra pada preprocessing dan ekstraksi ciri pengenalan pola.

Analisis citra pada pengolahan citra juga mengaplikasikan teknologi pengenalan pola. Dalam sebagian besar aplikasi praktis dari computer vision, komputer telah diatur sebelumnya untuk menyelesaikan tugas tertentu.

Namun, metode yang didasarkan pada pembelajaran mesin menjadi semakin populer. Setelah penelitian pembelajaran mesin dikembangkan lebih lanjut, aplikasi computer vision tujuan umum di masa depan mungkin bisa menjadi kenyataan.

Salah satu masalah utama yang dipelajari oleh kecerdasan buatan adalah bagaimana membuat sistem memiliki perencanaan dan kemampuan pengambilan keputusan. Untuk membuatnya menyelesaikan tindakan teknis tertentu. Misalnya, memindahkan robot melalui lingkungan tertentu. Masalah ini erat kaitannya dengan masalah computer vision.

Di sini, sistem computer vision bertindak sebagai perceptron. Menyediakan informasi untuk pengambilan keputusan. Arah penelitian lainnya termasuk pengenalan pola dan pembelajaran mesin yang juga termasuk dalam bidang kecerdasan buatan, tetapi memiliki hubungan computer vision. Akibatnya, computer vision sering dianggap sebagai cabang dari kecerdasan buatan dan ilmu komputer.

Pembelajaran mesin adalah studi tentang bagaimana komputer mensimulasikan atau mengimplementasikan perilaku pembelajaran manusia untuk memperoleh pengetahuan atau keterampilan baru. Mengatur ulang struktur pengetahuan yang ada untuk terus meningkatkan kinerjanya sendiri.

Ini adalah inti dari kecerdasan buatan dan cara mendasar untuk membuat komputer menjadi cerdas. Aplikasinya mencakup semua bidang kecerdasan buatan. Ini terutama menggunakan induksi dan sintesis daripada interpretasi.

Untuk mencapai tujuan computer vision, ada dua pendekatan teknis yang perlu dipertimbangkan.

1. Metode bionik

Metode bionik yang dimulai dengan analisis proses penglihatan manusia. Menggunakan sistem referensi terbaik yang disediakan oleh alam – sistem penglihatan manusia untuk membentuk model komputasi dari proses penglihatan, dan kemudian merealisasikannya dengan sistem komputer.

2. Metode Rekayasa

Metode rekayasa yaitu melepaskan diri dari batasan sistem visual manusia dan menggunakan semua cara teknis yang layak dan praktis untuk mencapai fungsi visual. Pendekatan umum dari metode ini adalah memperlakukan sistem visual manusia sebagai kotak hitam dan hanya peduli tentang jenis keluaran yang akan diberikan sistem visual untuk masukan tertentu.

Kedua metode ini dapat digunakan dalam teori. Tetapi kesulitannya adalah bahwa keluaran dari sistem visual manusia yang sesuai dengan masukan tertentu tidak dapat diukur secara langsung.

Dan karena aktivitas kecerdasan manusia adalah hasil dari sistem multi-fungsi. Bahkan jika pasangan input-output diperoleh, sulit untuk memastikan bahwa itu adalah respons yang dihasilkan hanya oleh stimulus visual input saat ini, daripada kombinasi dengan keadaan historis.

Tidaklah sulit untuk memahami bahwa studi tentang computer vision memiliki arti ganda. Salah satunya adalah untuk memenuhi kebutuhan aplikasi kecerdasan buatan. Yaitu menggunakan komputer untuk mengimplementasikan sistem penglihatan buatan.

Hasil ini dapat diinstal pada komputer dan berbagai mesin. Memungkinkan komputer dan robot memiliki kemampuan untuk melihat. Kedua, hasil penelitian model komputasi visual, pada gilirannya memiliki makna referensi yang cukup besar bagi kita untuk lebih memahami dan mempelajari mekanisme sistem visual manusia itu sendiri. Bahkan akan merambah ke mekanisme otak manusia.

Related posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *