Hva er datamaskinsyn?
Datamaskinsyn er et felt innen kunstig intelligens som fokuserer på å utvikle teknikker og metoder som gir datamaskiner evnen til å «se» og forstå visuell informasjon fra den fysiske verden. Målet er å etterligne menneskelig syn for å løse komplekse oppgaver som objektgjenkjenning, sceneforståelse og bildeanalyse.
For å oppnå dette bruker datamaskinsyn en kombinasjon av bildebehandling, maskinlæring og nevrale nettverk. Bildebehandlingsteknikker brukes til å forbedre og analysere bilder, mens maskinlæring og nevrale nettverk, som dype nevrale nettverk og konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), hjelper med å lære og gjenkjenne mønstre og objekter i bildene.
Hvordan fungerer det?
Datamaskinsyn fungerer ved å kombinere bildebehandling, maskinlæring og nevrale nettverk for å etterligne menneskelig syn og tolke visuell informasjon. Her er en enkel oversikt over prosessen:
- Bildeinnsamling: Først samles bildet eller videoen inn, enten ved hjelp av kameraer, skannere eller andre bildesensorer.
- Forbehandling: Innsamlede bilder kan inneholde støy eller variabel belysning. Forbehandlingsteknikker som kontrastjustering, filtrering og segmentering brukes for å forbedre bildet og gjøre det lettere å analysere.
- Funksjonsekstraksjon: Deretter blir viktige visuelle trekk og mønstre i bildet identifisert og ekstrahert. Dette kan omfatte kanter, hjørner, teksturer og fargehistogrammer. Funksjonsekstraksjon hjelper med å redusere datamengden og konsentrerer seg om de mest relevante aspektene av bildet.
- Maskinlæring og nevrale nettverk: Maskinlæring og dype nevrale nettverk, som Convolutional Neural Networks (CNN), brukes til å lære å gjenkjenne og klassifisere objekter eller mønstre i bildet. Læringsprosessen kan være overvåket, hvor algoritmen trenes på et datasett med merkede eksempler, eller ikke-overvåket, hvor algoritmen lærer å identifisere strukturer i dataene uten merkede eksempler.
- Analyse og tolkning: Basert på de lærende modellene analyseres og tolkes bildet. Dette kan innebære objektgjenkjenning, sceneforståelse, dybdeestimering, bevegelsesanalyse eller annen visuell informasjon. Resultatene fra analysen kan deretter brukes til å ta beslutninger, utløse handlinger eller gi ytterligere innsikt.
Datamaskinsyn kan variere i kompleksitet og involvere ulike teknikker og metoder, avhengig av den spesifikke oppgaven og bruksområdet. Hovedmålet er å skape systemer som kan tolke og forstå visuell informasjon på en måte som ligner menneskelig syn og gjør det mulig å løse komplekse oppgaver på en effektiv og nøyaktig måte.
Eksempeler på datamaskinsyn i praktisk bruk
Datamaskinsyn har en rekke praktiske anvendelser og har blitt en viktig teknologi innen mange forskjellige bransjer. Noen av de viktigste anvendelsene av datamaskinsyn inkluderer:
- Overvåking og sikkerhet: Datamaskinsyn brukes til å analysere overvåkingsvideoer for å oppdage mistenkelig aktivitet, gjenkjenne kjente kriminelle eller identifisere tapte eller stjålne gjenstander.
- Selvkjørende biler: Datamaskinsyn er en nøkkelfunksjon i autonome kjøretøy som hjelper dem med å navigere i trafikken, identifisere hindringer, og følge trafikkregler.
- Medisinsk bildebehandling: Datamaskinsyn brukes til å analysere medisinske bilder, som røntgenbilder, MR-bilder og ultralydbilder, for å stille diagnoser, overvåke behandlingsprosessen og planlegge kirurgiske inngrep.
- Industri og kvalitetskontroll: Datamaskinsyn benyttes i automatiserte produksjonslinjer for å inspisere og vurdere produktkvalitet, oppdage feil eller avvik og sørge for at produksjonen overholder krav og standarder.
- Ansiktsgjenkjenning og biometri: Datamaskinsyn brukes til å gjenkjenne individer basert på deres ansiktstrekk, fingeravtrykk eller andre biometriske data, noe som kan være nyttig for sikkerhet, betalingsautentisering og personlig tilpassede tjenester.
Hva er navnet på engelsk
Det engelske ordet for datamaskinsyn er computer vision.