Примеры визуальной информации в информатике: Приведите примеры аудиальной, визуальной, обоятельной, тактильной, вкусовой системы — Независимое театральное объединение "Зрительские симпатии"

Содержание

2. Виды информации. Представление информации.

Виды информации. Представление информации.

По способу восприятия информации человеком можно выделить визуальную (зрительную), аудиальную (звуковую), обонятельную (запахи) вкусовую, тактильную (осязательную), вестибулярную и мышечную информацию (рис.3).

Рис. 3.Виды информации по способу восприятия

Визуальную информацию люди воспринимают с помощью глаз. Человек может увидеть объект или явление, букву или цифру, картину или фильм, схему или карту, жест или танец. Аудиальную информацию люди воспринимают с помощью ушей. Человек может услышать произвольные звуки, шум, музыку, пение и речь. Обонятельную информацию, или запахи, человек воспринимает с помощью носа. Запах можно охарактеризовать как терпкий или пряный, приятный или неприятный, тяжелый или легкий. Вкусовую информацию человек воспринимает с помощью языка. Вкус может быть горький или сладкий, кислый или соленый.

Тактильную информацию человек воспринимает кожей. Прикасаясь к предмету, можно определить его температуру (холодный или горячий) и вид поверхности (гладкая или шероховатая, мокрая или сухая). Вестибулярную информацию человек воспринимает с помощью вестибулярного аппарата, который отслеживает положение тела человека в трехмерном пространстве. Летя в самолете и не видя горизонта, человек может определить, куда и как он перемещается: вверх или вниз, вправо или влево, ускоренно или замедленно. Мышечную информацию люди воспринимают с помощью мышц. Закрыв глаза, человек не пронесет ложку с супом мимо своего рта, может дотронуться указательным пальцем до своего носа, сравнить массу гирь, одинаковых на ощупь.

Воспринимать информацию могут не только люди, но и животные, и растения. Однако в отличие от людей, восприятие информации животными и растениями имеет свои особенности. Например, слоны способны воспринимать звуки, которые не слышит человек, у собак лучше всего развито обоняние, у летучих мышей – слух, а растения могут получать информацию с помощью корней и листьев. Несмотря на эти особенности, в живой природе, так же как и в мире людей, информация играет важную роль в обеспечении жизненных процессов. Воспринимаемую с помощью органов чувств информацию человек стремится выразить так, чтобы она была понятна другим. Одну и ту же информацию, в зависимости от цели деятельности, можно выразить разными способами и представить в разной форме.

По форме представления принято выделять числовую, текстовую, графическую, звуковую и комбинированную информацию (рис. 4).

Рис. 4. Виды информации по форме представления

Например, если человек хочет выучить слова песни наизусть, то, скорее всего, он запишет стихи с помощью букв. В этом случае информация будет представлена в текстовой форме. Запомнить мелодию песни позволит прослушивание этой песни в исполнении певца или музыканта. В этом случае информация будет представлена в звуковой форме. Образ, навеянный стихами или мелодией, можно изобразить в графической

форме с помощью рисунка.

Для того чтобы выяснить количество поклонников исполнителя песни, необходимо их подсчитать и результат представить в числовой форме. Каждая из этих форм представления информации имеет свои особенности. Графическая информация наиболее доступна, так как срезу передает визуальный образ.

С помощью текстовой и звуковой информации можно представить исчерпывающие разъяснения. Числовая информация дает возможность проводить различные сравнения и вычисления. Поэтому чаще всего информацию представляют в комбинированной форме. Частным случаем комбинированной информации является мультимедийная информация

, когда текстовая и числовая информация сочетается со звуковой и графической информацией, с видеоизображением.

Для представления информации человек использует различные знаки. Один и тот же знак может иметь разный смысл. Если человек наделил знак смыслом, то этот знак называют символом

Например, нарисованный овал может означать или букву «О», или цифру ноль, или химический элемент кислород, или геометрическую фигуру. В нашем примере нарисованный овал – это знак. Буква, цифра и обозначение химического элемента являются символами.

Для того чтобы понимать смысл информации, представленной с помощью символов, человеку необходимо знать не только символы, но и правила составления сообщений из этих символов. Говоря другими словами, человеку необходимо знать

язык. Язык может быть разговорным, языком рисунков, мимики и жестов, языком науки и искусства.

Выделяют естественные (разговорные) и искусственные языки (рис. 5).

Естественные языки исторически сложились в процессе развития человеческой цивилизации. К естественным языкам относятся русский, английский, китайский и многие другие языки. В мире насчитывается более 10 тыс. разных языков, диалектов и наречий.

Рис. 5. Виды языков

Искусственные языки специально созданы для профессионального применения в какой-либо области человеческой деятельности. Некоторые искусственные языки складывались в течение длительного исторического периода, например язык математических обозначений. С этой точки зрения они мало отличаются от естественных языков. Примерами искусственных языков являются

эсперанто, языки программирования, язык математики, язык химии, язык логики, язык флажков на флоте, язык дорожных знаков.

Некоторые естественные языки имеют искусственно созданные алфавиты. Так, например, авторами русского языка являются Кирилл и Мефодий.

Представление информации с помощью определенного языка всегда связано с алфавитом. Алфавит содержит конечный набор символов, из которых можно составить как угодно много слов. Все символы в алфавите упорядочены.

Количество символов в алфавите называют мощность алфавита.

Например, текст может быть представлен с помощью букв русского или английского алфавита, а число – с помощью алфавита десятичных цифр. В каждом из этих алфавитов буквы и цифры расположены в определенном порядке. Мощность русского алфавита составляет 33 буквы, мощность английского алфавита – 26 букв, а мощность десятичного алфавита – 10 цифр.

Представленную информацию можно преобразовать из одной последовательности знаков в другую, не задумываясь о смысле сообщения. Такой процесс преобразования сообщения называется кодированием. Обратный процессом кодированию является процесс

декодирования. Для того чтобы выполнить кодирование или декодирование, необходимо знать правила перевода одних знаков в другие знаки. Говоря другими словами, надо знать код или шифр.

По мере развития средств появились различные способы кодирования информации. Например, кодирование с помощью азбуки (кода) Морзе (длительный сигнал – тире, короткий сигнал – точка, нет сигнала – пауза), с помощью двоичного кода (нет сигнала – 0, есть сигнал – 1). Кодирование используется для представления информации в такой форме, которая будет наиболее удобна для работы человека или технического устройства. Например, человеку удобно и привычно работать с десятичными числами, а компьютер настроен на работу с двоичными числами. Поэтому десятичное число, введенное с помощью клавиатуры компьютера, кодируется в двоичное число. При выводе числа на экран монитора происходит декодирование из двоичного числа в десятичное число. Кодирование информации необходимо не только для ее рационального представления, но и для ее эффективной защиты. Не случайно другим примером кода является пин-код сотового телефона или банковской карточки, а также код, используемый в качестве ключа от цифрового замка дорожной сумки.

Виды информации по способу восприятия

Цель урока: формирования представления о видах информации по способу восприятия.

Задачи урока:

Образовательные:

сформировать знания обучающихся о видах информации по способу восприятия.

Развивающие:

развивать умения систематизировать и анализировать информацию;
развивать положительные мотивы учебно-познавательной деятельности, интересов, творческой инициативы и активности.

Воспитательные:

формировать осознание практической значимости полученных знаний;
воспитывать трудолюбие, толерантность, самостоятельность;
воспитывать навыки организации рабочего места.

Оборудование: ПК, проектор, карточки

План урока:

Организационный момент
Сообщение темы урока и постановка целей
Актуализация опорных знаний
Объяснение нового материала
Самостоятельная работа
Рефлексия.
Домашнее задание.

ХОД УРОКА

I. Организационный момент.

Проверка готовности обучающихся к уроку, отметка отсутствующих.

II. Сообщение темы урока и постановка целей.

III. Актуализация опорных знаний
.

Работа в парах: обучающимся на парту выдается карточка с таблицей, в которой необходимо заполнить пустые ячейки

Чувство	Орган	Пример
Зрение
		Вкус яблока
	Нос

		Горячий утюг

На доске аналогичная таблица (используя проектор или интерактивную доску), но с дополнительным столбцом.

Вид информации	Чувство	Орган	Пример
	Зрение
			Вкус яблока
		Нос

			Горячий утюг

После выполнения задания при совместном обсуждении заполняются три столбца (2-4ый) таблицы на доске.

IV. Объяснение нового материала.

Первый этап

На отдельных листах написаны виды информации (визуальная, аудиальная, обонятельная, тактильная и вкусовая) и обучающимся предлагается распределить эти карточки по таблице. В итоге таблица примет вид:

Вид информации	Чувство	Орган	Пример
Визуальная	Зрение	Глаза
Вкусовая	Вкус	Язык	Вкус яблока
Обонятельная	Обоняние	Нос
Аудиальная	Слух	Уши
Тактильная	Осязание	Кожа	Горячий утюг

(Примеры могут быть различными)

Второй этап

Попробуем ответить на вопрос: с помощью какого органа чувств мы больше всего получаем информации? Ученики дают свои ответы. Но давайте попробуем это доказать.

К доске вызывается пять учеников, у каждого из которых “работает” только одно чувство и им предлагается определить предметы, владея только одним чувством: шоколад, тетрадь 48 листов, дневник, лед, карандаш, стакан с водой, кусочек ткани и т.д.

Ответы каждого ученика фиксируются помощниками. По количеству угаданных предметов учениками делается вывод, что больше всего информации мы получаем с помощью зрения.

А всё ли мы можем увидеть? Выслушиваем ответы учеников и проводим эксперимент: 4 стакана с водой (с холодной водой, с соленой водой, со сладкой водой, с горячей водой). Вы, только видя эти стаканы, можете определить, что в них находится? Ответы учеников. Если найдется ученик ответивший “да”, то он пробует назвать что в каждом стакане и, к сожалению, это окажется не так. Вывод: не всё мы можем определить визуально.

V. Самостоятельная работа.

Каждому обучающемуся предлагается карточка с 10-ю примерами, где требуется определить вид информации:

Лед
Торт
Смех
Плач младенца
Книга
Картина
Мелодия
Снег
Мороженое
Запах сирени

VI. Рефлексия.

Беседа по вопросам:

С какими видами информации мы познакомились?

На какие вопросы мы с вами ответили?

И каждый продолжит фразу: сегодня на уроке я …

VII. Домашнее задание:
выучить виды информации, придумать по три примера к каждому виду информации.

Информация — урок. Информатика, 5 класс.

Ежедневно с помощью органов чувств мы получаем новые знания из окружающего мира. Можно сказать по-другому — получаем информацию.

Информация — это сведения об окружающем нас мире.

Наибольшее количество информации мы получаем с помощью органов зрения. При помощи глаз мы воспринимаем окружающий мир: свое расположение в пространстве, цвета, предметы и пр.

Но можно ли полностью доверять своим органам чувств?

Это не анимация — это простые рисунки, но нарисованы они таким образом, что при просмотре этих картинок происходит оптический обман зрения. Тебе кажется, что изображение на картинке движется, но это не так.

Картинки обмана зрения: размер круга. Какой из кругов, расположенных посередине, больше?

На рисунке изображены два отрезка. Какой из них длиннее?

Глядя на рисунок, можно наблюдать иллюзию цветовосприятия. На самом деле круги на разных квадратах одинакового серого оттенка.

Для того, чтобы получать более точную информацию об окружающем мире в дополнение к органам чувств человек использует разнообразные измерительные приборы и устройства: линейку, рулетку, термометр, барометр, мерный цилиндр, весы, часы, компас, телескоп, микроскоп и т. д.

Полученную информацию человек может сохранить в виде записей, чертежей, звуков, изображений и т. д.

Виды информации по способу восприятия

Для человека информация делится на виды в зависимости от типа рецепторов, воспринимающих её.

Визуальная — воспринимается органами зрения. Мы видим всё вокруг.
Аудиальная — воспринимается органами слуха. Мы слышим звуки вокруг нас.
Тактильная — воспринимается тактильными рецепторами.
Обонятельная — воспринимается обонятельными рецепторами. Мы чувствуем ароматы вокруг.
Вкусовая — воспринимается вкусовыми рецепторами. Мы чувствуем вкус.

Виды информации по форме представления

Рассмотрим только те виды информации, которые «понимают» технические устройства (в частности, компьютер).

Текстовая информация	Текст в учебнике, сочинение в тетради, реплика актёра в спектакле, прогноз погоды, переданный по радио. В устном общении (личная беседа, разговор по телефону, радиопостановка спектакля) информация может быть представлена только в словесной, текстовой форме
Числовая информация	Таблица умножения, арифметический пример, счёт в хоккейном матче, время прибытия поезда и др. В чистом виде числовая информация встречается редко, разве что на контрольных по математике. В основном используется комбинированная форма представления информации. Пример. Ты получил телеграмму: «Встречайте двенадцатого. Поезд прибывает в восемь вечера». В данном тексте слова «двенадцатого» и «восемь» мы понимаем как числа, хотя они и выражены словами
Графическая информация	Рисунки, схемы, чертежи, фотографии. Такая форма представления информации наиболее доступна, так как сразу передаёт необходимый образ (модель)
Музыкальная (звуковая) информация	Все звуки, которые мы можем воспринимать.
Мультимедийная (многосредовая, комбинированная)	Цветная графика сочетается со звуком и текстом, с движущимися видеоизображением и трёхмерными образами

В настоящее время мультимедийная (многосредовая, комбинированная) форма представления информации в вычислительной технике становится основной.

Данные — это информация, представленная в форме, подходящей для хранения, передачи и обработки автоматизированными средствами.
Информатика — это наука, изучающая различные способы передачи, хранения и обработки информации.

Компьютер — сложное электронное устройство, созданное человеком для обработки информации.

Базовый модуль №1 Информация и информационные процессы

Ирина Михайловна Горкунова

Базовый модуль №1

Информация и информационные процессы

К содержанию

Урок №2

Информация и знания. Виды информации

Цель: Получить представление о том, что такое информация для человека. Что такое процедурные и декларативные знания. Получить представление о видах информации

Объясните смысл следующих выражений:

Получить информацию
Содержать много полезной информации
Не содержать информации
Информация к размышлению

Для любого человека информация — это знания, которые он получает из различных источников.

Информация для человека — это знания.

Учеба в школе — это процесс получения знаний, а => процесс получения информации.

Знания, которые начинаются со слов «Я знаю, что…» принято называть декларативными (декларация — утверждение, сообщение). К этой группе относятся знания об явлениях, событиях, свойствах объектов, зависимостях.

Например:

Я знаю, что самое большое озеро — Каспийское

Я знаю, что Пушкин родился в 1799 году

Я знаю, что квадрат гипотенузы равен сумме квадратов катетов.

Я знаю, что Луна спутник Земли

Знания, начинающиеся со слов «Я знаю, как…», называются процедурными. Они определяют действия для достижения к-л. цели.

Например: Я знаю, как получить хорошее образование.

Человек получает информацию из окружающего мира с помощью органов чувств, анализирует ее, выявляет важные существенные закономерности и хранит полученную информацию в памяти.

С точки зрения науки информация рассматривается как знания.

Процесс познания можно наглядно изобразить в виде расширяющегося круга знания. (Такой способ придумали древние греки.)

Парадокс состоит в том, что чем большим объемом знаний обладает человек и чем шире круг знаний, тем больше он ощущает недостаток знаний, тем больше граница нашего незнания, мерой которого в этой модели является длина окружности.

Информацию, которую получает человек, можно считать мерой уменьшения неопределенности знания. Если некоторое сообщение приводит к уменьшению неопределенности наших знаний, то можно говорить, что такое сообщение содержит информацию.

При решении задач учащиеся должны оперировать типами классификации видов информации. Так, для человека основными видами являются зрительная (по способу восприятия), текстовая (по способу представления) и личная (по общественному значению). Более 90 % информации поступает к человеку через зрение и слух. Для животных — обонятельная (по способу восприятия), для компьютера — числовая (по форме представления). Говорить о видах информации по форме представления по отношению к животным и о видах информации по способу восприятия по отношению к компьютеру неправомерно.

Укажите, в каком виде представлена информация в следующих примерах:

Пример	Вид информации		Носители
Пример	По способу восприятия	По форме представления	Носители
Задача по алгебре	Зрительный или аудиальный	Комбинированный	Бумага, классная доска, зв. волны
Письмо	Зрительный или аудиальный	Текстовый	Бумага, магнитная лента
Картина	Зрительный	Графический	Холст
Опера	аудиальный	Музыкальный	Акустические волны
Радиопередача	аудиальный	Текстовый	Акустические волны
Телевизионная передача	Зрительный + аудиальный	Комбинированный	Электромагнитные волны
Аромат сирени	Обонятельный	—	Воздух
Вкус лимона	Вкусовой	—	Лимон
Желтый свет	Зрительный	графический	Бумага, световые волны

Вопросы:

Приведите примеры декларативных и процедурных знаний, которыми вы владеете.
Любая ли информация является знанием и любое ли знание является информацией?

Более расширенную информацию по этой теме можно получить в книге «Информатика. Задачник-практикум т.2» под ред. И. Семакина, 1999г. (Раздел №7. Моделирование знаний и логическое программирование.

К началу страницы

Конференция «Роль источников визуальной информации в информационном обеспечении исторической науки»

28 февраля 2019 года на историческом факультете МГУ состоялась научная конференция с международным участием «Роль источников визуальной информации в информационном обеспечении исторической науки«, организованная кафедрой источниковедения и кафедрой исторической информатики в рамках проекта «Роль музеев-библиотек-архивов в информационном обеспечении исторической науки». Она собрала большое число участников, приехавших в Московский университет из разных уголков России, из Белоруссии, Болгарии, Германии. На один день исторический факультет объединил историков, филологов, культурологов, философов, экономистов, математиков, физиков и медиков для обсуждения проблем информационного обеспечения науки, новых методов поиска, хранения, обработки и анализа источников и каналов распространения информации.

Интерес, который вызвала данная проблематика неслучаен. Внутренняя логика развития социальных наук, расширение научной проблематики, междисциплинарность, появление и введение в научный оборот новых комплексов исторических источников, таких как: фотография, кинохроника, графика, и др., определивших «визуальный поворот», все это требует выработки новых подходов и методов исследования. Конференция предоставила прекрасную возможность ученым обменяться своими мыслями, теориями, практиками в этом направлении.

Полный фоторепортаж можно посмотреть в медиатеке нашего сайта

Пленарное заседание открыл и.о. декана исторического факультета, академик РАО, д.и.н., профессор Л.С.Белоусов. В своем приветственном слове он отметил, что объединение усилий с коллегами профильных и непрофильных направлений является, на его взгляд, весьма перспективным форматом научных дискуссий. Широкий охват тем и сочетание подходов, новые виды источников и новые методы их изучения, все это расширяет диапазон исторического исследования и разрушает представления о консерватизме историков. Единственным и главным условием, отвечающем вызовам времени, допускающем трансформации традиционной картины, остается строгая приверженность научным методам исследования.

нажмите на значок «пуск» в экране плеера для просмотра видеозаписи

С первым докладом «Источниковедение изобразительных источников как учебная дисциплина» выступил заведующий кафедрой источниковедения, д.и.н., профессор А.Г.Голиков. Он поделился с присутствующими опытом преподавания этой дисциплины на историческом факультете МГУ, рассказал об особенностях учебной программы. В докладе прозвучала оценка вклада в развитие источниковедения изобразительных источников профессора кафедры источниковедения В.А.Плугина. Комплексное источниковедение, как направление источниковедческих исследований, разрабатывающее вопросы методики изучения и использования источников разных типов и видов, по словам А.Г.Голикова, является магистральным направлением работы кафедры источниковедения на сегодняшний день.

В докладе заведующего кафедрой исторической информатики, чл.-корр. РАН, д.и.н., профессора Л.И.Бородкина, посвященного виртуальным реконструкциям объектов историко-культурного наследия, акцент был сделан на использовании визуальных источников как вторичных источников информации. Выступающий рассказал об опыте виртуальной исторической реконструкции на примерах различных объектов культурного наследия, о возможностях и функциях специализированного программного обеспечения, ориентированного на 3D моделирование.

Доклад чл.-корр. РАН, руководителя научно-исследовательского центра по национально-языковым отношениям Института языкознания РАН В.М.Алпатова был посвящен анализу звуковых, письменных и визуальных способов передачи и хранения информации. Выступавший дал характеристику функций языка как способа общения и хранилища культуры, затронул проблему классификации и типологии визуальных источников.

Автор проекта «Роль музеев-библиотек-архивов в информационном обеспечении исторической науки» к.и.н. Е.А.Воронцова сделала обзор современного состояния и перспектив развития информационного обеспечения исторической науки, рассказав о проведенных в рамках проекта конференциях, круглых столах и изданиях.

После перерыва начались секционные заседания, во время которых участники конференции дискутировали о взаимосвязи понятий «визуальная информация» – «изобразительные источники», говорили о классификации визуальных и изобразительных источников, ставили вопросы о потерях и приобретениях при переводе визуальной информации в вербальную, и наоборот, делились опытом конкретно-исторических исследований, фокус которых направлен на постижение места визуальности в жизни общества в прошлом и настоящем. В секционных заседаниях было так много выступлений, что обо всех сказать невозможно, отметим лишь основные направления секционной работы конференции.

Работа I секции была посвящена обсуждению теоретических проблем изучения источников визуальной информации, комплексному источниковедению в междисциплинарных исследованиях. Ее работой руководила д.и.н., профессор кафедры источниковедения Н.Б.Селунская. В прозвучавших докладах наиболее ярко и доказательно была показана эффективность рассмотрения визуальных источников в контексте комплексного источниковедения. Основной вывод, к которому пришли участники, заключается в том, что источники визуальной информации представляют собой особый способ восприятия и отражения действительности и, соответственно, нуждаются в специфических методах изучения. Выбор же конкретной методологии анализа отдельных разновидностей этих источников диктуется спецификой происхождения и конкретными задачами исторического исследования.

Работой II секции руководил декан факультета документоведения и технотронных архивов РГГУ, д.и.н. профессор Г.Н.Ланской. Доклады были посвящены кино-и фотодокументам, которые рассматривались через призму источниковедения. Эта проблематика вызвала неподдельный интерес, привлекла не только самое большое число докладчиков, но и слушателей, гостей конференции, приехавших специально для того, чтобы поучаствовать в дискуссии.

III секция «Изобразительные источники визуальной пропаганды» модерировалась заведующим кафедрой источниковедения д.и.н., профессором А.Г.Голиковым. Данная проблематика нашла отражение в интересных докладах, большая часть из которых была представлена преподавателями исторического факультета, и продемонстрировала, насколько широк диапазон исследований историков в этой области, какие разные методы в изучении пропаганды они применяют, как богат информационный потенциал визуальных источников.

Информационные технологии работы с визуальными источниками играют важную роль в работе современного историка. IV секция, председателем которой был чл.-корр. РАН, заведующий кафедрой исторической информатики, д.и.н., профессор Л.И.Бородкин, обсуждала вопросы использования технологий 3D-моделирования в задачах виртуальной реконструкции объектов историко-культурного наследия, представления фотодокументов в цифровой среде, цифровизации образовательных информационных ресурсов. В докладах был представлен также опыт визуализации результатов исторических исследований c использованием методов и технологий сетевого анализа, геоинфомационных систем, технологий виртуальной и дополненной реальности (VR/AR). Как показала дискуссия, совершенствование цифровых технологий работы с визуальными источниками требует дальнейшего развития их источниковедческой оценки, разработки новых стратегий информационного обеспечения исторической науки с учетом глобального характера информационных сетей и новых коммуникационных возможностей.

V секция свою работу вела под председательством к.и.н., в.н.с. ИВИ РАН Е.А.Воронцовой. В центре внимания секции стало обсуждение проблем репрезентация информационного потенциала изобразительных источников музеями, библиотеками, архивами, специфика коммуникации научного сообщества и сообществ хранителей и коллекционеров изобразительных источников. На секции были заслушаны доклады участников о центрах собирания и хранения источников визуальной информации, о работе по описанию и репрезентации таких источников, о проектах, реализуемых с целью более полного их научного и экспозиционно-выставочного использования. В ходе конструктивной дискуссии участники говорили о нерешенных вопросах, обменялись опытом их решения, рассказали о своих находках.

Анализ итогов работы VI секции «Изучение визуальных источников античности и средневековья» (председатель — к.и.н., доцент кафедры истории России до начала XIX века И.П.Кулакова) и VII секции «Репрезентация информационного потенциала визуальных источников» (председатель к.и.н., доцент кафедры истории России XIX века — начала XX века О.В.Белоусова) показывает, насколько широк спектр исследований визуальности в исторической науке. Авторы докладов привлекали в качестве источников визуальной информации рельефы стел и металлопластику, скульптуру фонтанов и городские печати, образность предметов из посольских даров и книжные миниатюры, портретную живопись и изображения на монетах и пр. Докладчики представили разнообразный опыт извлечения информации из визуальных источников: выявление соотношения визуальных и текстовых образов, толкование символики, интерпретация и типологию аксессуаров изображений, связанных с письменными практиками, для реконструкции ментальных установок. Некоторые из докладов были посвящены реалиям повседневности, которые обычно трудно выявить по письменным источникам.

Заявки на участие в конференции прислали представители 18 классических университетов России, 21 вуз, 10 музеев, 12 учреждений РАН, а также библиотеки и научные общества. Наибольшее число участников (103 человека) представляли Московский университет, среди них — более 80 истфаковцев. Помимо докладчиков на конференцию приехали слушатели, заинтересовавшиеся программой, пришло много студентов и аспирантов. Общим мнением участников, прозвучавшим после заседаний, было сожаление, что плотный график работы секций не позволил посетить все заседания.

Организаторы конференции выражают надежду, что эта встреча не будет последней, конструктивный диалог продолжится, и проблемы визуальности, информационного обеспечении исторической науки в дальнейшем будут разрабатываться силами ученых, которых объединил исторический факультет.

По итогам конференции в рамках проекта «Роль музеев-библиотек-архивов в информационном обеспечении исторической науки» будет издан сборник статей.

— Программа конференции .pdf

Ивановский медицинский колледж Шуйский филиал

Занятие 1. Понятие информации. Виды и свойства информаци.

Уважаемые студенты! Внимательно изучите предлагаемый материал, выполните необходимые задания.

ПОНЯТИЕ ИНФОРМАЦИИ. ВИДЫ И СВОЙСТВА ИНФОРМАЦИИ

Основные термины

Информатика
Информация
Информационные процессы
Информационные потоки
Информационная деятельность
Виды информации
Свойства информации
Информационные ресурсы
Информационная сфера

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОНЯТИЯ

Термином информатика обозначают совокупность дисциплин, изучающих свойства информации, а также способы представления, накопления, обработки и передачи информации с помощью технических средств. В англоязычных странах применяют термин computer science — компьютерная наука.

еоретическую основу информатики образует группа фундаментальных наук, которую в равной степени можно отнести как к математике, так и к кибернетике: теория информации, теория алгоритмов, математическая логика теория формальных языков и грамматик, комбинаторный анализ и т. д. Кроме них информатика включает такие разделы, как архитектура ЭВМ, операционные системы, теория баз данных, технология программирования и многие другие.

В задачи информатики входят:

исследование информационных процессов любой природы;
разработка информационной техники и создание новейших технологий переработки информации;
— решение исследовательских проблем создания, внедрения и обеспечения эффективного использования компьютерной техники и технологии во всех сферах деятельности человека (см. рис. 1.1, 1.2).

Основных содержательных линий информатики четыре^—теоретическая, техническая, математическая и технологическая. В последние годы к ним стала тесно примыкать социальная содержательная линия, в рамках которой рассматриваются изменения системы общественных отношений, связанные с ускоренным развитием средств информационного обмена. Для информатики ключевыми понятиями являются не компьютеры, программы и данные. Это важные, но не основные понятия. Ключевым является понятие информационного обмена — именно оно выводит информатику из разряда технических и технологических дисциплин и ставит в один ряд с научными дисциплинами, изучающими природу, человека и общество. Информационный обмен позволяет связать воедино разные содержательные линии информатики обеспечить их параллельное и взаимопроникающее развитие’ Термин «информация» ведет свое происхождение от латинского слова informatio, означающего разъяснение, изложение, осведомленность. Информацию мы передаем друг другу в устной и письменной форме, а также в форме жестов и знаков. Любую нужную информацию мы осмысливаем, передаем другим и делаем определенные умозаключения на ее основе. Не существует четкого определения слова «информация», потому что оно является первичным понятием для многих процессов. Данное понятие очень многолико. Поэтому к нему можно подобрать множество характеристик. Например, информация может быть знаковая и звуковая, открытая и закрытая, научная и бессмысленная, и т. д

Информацию мы извлекаем из учебников и книг, газет и журналов, телепередач и кинофильмов. Записываем ее в тетрадях и конспектах. В производственной деятельности информация передается в виде текстов и чертежей справок и отчетов, таблиц и других документов. Такого рода информация может предоставляться и с помощью ЭВМ.

В любом виде информация для нас выражает сведения о ком-то или о чем-то. Она отражает происходящее или происшедшее в нашем мире, например, что мы делали вчера или будем делать завтра, как провели летний отпуск или каков будет характер будущей работы. При этом информация обязательно должна получить некоторую форму — форму рассказа рисунка, статьи и т. д. Чертежи и музыкальные произведения книги и картины, спектакли и кинофильмы — все это формы представления информации.

Информация, в какой бы форме она ни представлялась, является некоторым отражением реального или вымышленного мира. Поэтому информация — это отражение предметного мира с помощью знаков и сигналов.

Определение информации можно сравнить с другими аксиоматическими терминами, это такое же первичное понятие, как точка или плоскость в геометрии.

Видов информации существует множество. Обычно первичную информацию делят по органам чувств человека, так как человек воспринимает информацию непосредственно своими частями тела. Такие виды информации представлены в таблице (табл. 1.1).

Таблица 1.1

Виды информации

Виды информации	Чувства человека	Орган человека
Звуковая	Слух	Ухо
Визуальная	Зрение	Глаз
Вкусовая	Вкус	Язык
Тактильная	Ощущение	Кожа
Обонятельная	Обоняние	Нос

Если рассматривать виды информации с другой точки зрения, то можно будет составить другую структуру.

Получение информации — это получение фактов, сведений и данных о свойствах, структуре или взаимодействии объектов и явлений окружающего нас мира. Предметное содержание информации позволяет уяснить ее основные свойства — достоверность, полноту, ценность, актуальность, ясность и понятность.

Информация достоверна, если она не искажает истинное положение дел. Недостоверная информация может привести к неправильному пониманию или принятию неправильных решений.
Информация полна, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Неполнота информации сдерживает принятие решений или может повлечь ошибки.
Ценность информации зависит от того, какие задачи мы можем решить с ее помощью.

При работе в постоянно изменяющихся условиях важно иметь актуальную, т. е. соответствующую действительности, информацию.
Информация становится понятной, если она выражена языком, доступным людям, для которых она предна- значсна.

Информационные технологии — это (согласно Федерального закона «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» № 149-ФЗ от 2006 г., с дополнениями и изменениями до 20!5 г.) «процессы, методы поиска, Si- pa хранения, обработки, предоставления, распространения методов»⁴™ ^{И СП}°^{СОбы 0С}УЩ^ествления таких процессов и

Информационный процесс — совокупность лоследова- ~ Действии (операций), производимых над информацией (в виде данных, сведении, фактов, идей, гипотез, теорий

пепто и £ ^{получения} какого-либо результата (достижения цели). Информация проявляется именно в информационных процессах. Информационные процессы всегда протекают в каких-либо системах (социальных, социотехнических биологических и пр.). ’

Основные виды информационных процессов:

Сбор информации — объединение информации тематически в одном месте.
Хранение — запись информации на определенный носитель.
Обработка — процесс преобразования информации.
ередача — пересылка информации по схеме: источник информации — информационный канал — приемник информации.
Ввод информации — внесение информации в какую- либо систему.
Вывод информации — выдача информации в различной форме.
Поиск — часть обработки данных с помощью определенного запроса.
Отбор — сортировка информации по определенномупризнаку.

Получение новой информации.
Структурирование — внесение определенного порядка в хранилище информации, классификация, каталогизация данных.

Кодирование — преобразование информации в символьную форму, удобную для ее хранения, передачи, обработки.
Декодирование — процесс, обратный кодированию, преобразование информации к первоначальному виду.
Упаковка — архивирование данных, сжатие, уменьшение объема информации.
Размещение — сохранение информации в определенных условиях.
Накопление — увеличение объема информации на носителе.
Коррекция — изменение информации после редактирования.
Доступ — установка определенных параметров для работы с информацией.

К основным информационным процессам, изучаемым в курсе информатики, относятся: поиск, отбор, хранение, передача, кодирование, обработка, защита информации.

Информационные процессы, осуществляемые по определенным информационным технологиям, составляют основу информационной деятельности человека, которую он осущест- вляет на протяжении многих веков и тысячелетий.

Накопление человечеством опыта и знаний при освоении природы совмещалось с освоением информации. Именно этот процесс и привел к образованию инфосферы. Такое понятие, как обработка информации, появилось совсем недавно, но обрабатывать информацию люди начали еще в древние времена.

Сначала из поколения в поколение информация передавалась устно. Это были сведения о профессиональных навыках, например о приемах охоты, обработки охотничьих трофеев, способах земледелия и др. Но затем информацию стали фиксировать в виде графических образов окружающего мира. Первые наскальные рисунки, изображающие животных, растения и людей, появились примерно 20—30 тыс. лет назад.

Начатый поиск более современных способов фиксирования информации привел к появлению письменности. На чем только люди не писали! В Индии — на пальмовых листьях, в Вавилоне — на глиняных плитках, на Руси пользовались берестой. Понятно, что письменность — новый шаг человечества в области хранения и передачи информации. Однако первым революционным явлением в этой сфере стало изобретение печатного станка, благодаря которому появилась книга и, таким образом, стало возможно массовое тиражирование профессиональных знаний, зафиксированных на материальном носителе.

Сегодня потоки книг, сливаясь с потоками технической документации и многотомной справочной литературой, образуют океаны информации. Эту информацию необходимо хранить и передавать потребителю, для чего нужен мобильный и емкий носитель.

Но книга является неудобным, сложным, дорогим, а главное «медленным» носителем информации. Вся многогранность содержания раскрывается человеку при перелистывании, чтении и рассматривании книги. Она не может непосредственно влиять на производственный процесс. Сначала человеку необходимо найти нужную ему книгу, освоить накопленные в ней знания, которые позже смогут дать толчок дальнейшему развитию производства. Книга, как носитель информации, сегодня уже отстает от стремительного продвижения человечества по пути освоения природы.

Был и другой вид информационной деятельности. Отдельные государства, стремясь к расширению своих территорий, проводили агрессивную политику по отношению к своим соседям. Подготовка и ведение боевых действий требовали информации о военном потенциале противника. Ее добывали, например, через разведчиков. Тогда остро встал вопрос о защите информации от утечки в посторонние руки. Стали развиваться методы кодирования, разрабатываться способы быстрой и безопасной пересылки информации.

Шли годы, рос объем информации, которой обменивалось общество. Для сбора, переработки и распространения информации создавались издательства и типографии — родилась информационная промышленность. Газеты, журналы и другие издания, выпускаемые большими тиражами, зачастую кроме полезной информации обрушивали на человека огромное количество и ненужных, бесполезных сведений. Для обозначения таких лишних сведений придумали специальный термин — информационный шум. Помимо печати потаились и другие средства массовой информации — радио и телевидение. И общество привыкло к тому, что когда говорят об информации, то речь идет о сведениях, полученных через радио, газеты и т. д.

Революционным изобретением XX в. явилась электронная вычислительная машина (ЭВМ). Она является как носителем информации, так и средством доставки ее потребителю. В совокупности с линиями связи, такими как проводная, радио-, космическая и оптическая, ЭВМ делает доступной любую часть гигантского океана информации, которая без непосредственного воздействия на человека может влиять на работу производственного оборудования, например на станки с программным управлением.

Компьютер является универсальным устройством для автоматизированного выполнения информационных процессов.

Рассмотрим коротко основные информационные процессы: создание (сбор), обработка (преобразование), хранение и передача информации.

Сбором информации человек занимается постоянно, потому что мы каждый день познаем мир, видим и запоминаем что-то новое, с помощью компьютера эту операцию можно выполнять быстрее с достаточной долей автоматизации.

Обработка информации присуща как человеку, так и компьютеру. Информацию, которую мы получает извне, мы пропускаем через себя, т. е. мы ее обрабатываем, а компьютер — машина, созданная специально для преобразования информации.

Современный человек хранит в своей голове огромное количество информации об окружающем мире, компьютер в этом деле — незаменимый помощник, так как с каждым годом информации становится все больше.

Передача информации для человека возможна разными способами, но они очень медленные по сравнению с компьютерной техникой, сетевые технологии в настоящее время решили большинство коммуникационных проблем.

При реализации всех информационных процессов компьютер быстро справляется с поставленной задачей, отсюда следует его определение: компьютер — многофункциональное электронное устройство для создания, обработки, накопления и передачи информации.

ЗАДАНИЯ К ТЕМЕ

Задание 1

Заполните таблицу, дописав слова, соответствующие виду информации. Для примера в каждом столбце записано по одному слову.

ВИДЫ ИНФОРМАЦИИ
Звуковая	Визуальная	Вкусовая	Тактильная	Обонятельная
Шумно	Красиво	Кисло	Жарко	Ароматно

Задание 2

Заполните таблицу:

Свойства информации	Пояснения, примеры
Доступность
Адекватность
Объективность
Актуальность
Полнота
Достоверность
Понятность
Точность
Полезность
Секретность

Задание 3

Добавьте в третий столбик прилагательное для слова ИНФОРМАЦИЯ на соответствующую букву, слова в таблице не должны повторяться.

А	Актуальная
Б	Бесполезная
В	Виртуальная
Г	Графическая
д	Двойственная
Е	Естественная
3	Закрытая
И	Интересная
К	Книжная
Л	Ложная
М	Медицинская
Н	Недоступная	Научная
О	Определенная
П	Предсказуемая
р	Репрезентативная
С	Скрытная
Т	Табличная
У	Управляющая

Ф	Формальная
X	Хрестоматийная
Ц	Цифровая
Ч	Частичная
Ш	Щекотливая
Э	Электронная
Я	Языковая

Задание 4. Допишите пропущенные информационные процессы.
Возможные ответы:

~ совместно осуществляемые процедуры поиска и отбора	— процесс содержания информации в исходном виде	— перенос информации на другой носитель
^— процесс перемещения информации от источника к приемнику	— преобразование информации для решения задачи	— преобразование информации из одной формы представления в другую
— процесс формирования массива информации	— получение информации техническими системами	— процесс отбора информации с определенной целью

Возможные ответы:

Накопление, Ввод, Поиск, Сбор, Хранение, Вывод, Передача, Обработка, Кодирование.

Задание 5.

Запишите виды информационных процессов:

Объединение информации тематически в одном месте — .
Запись информации на определенный носитель —
Процесс преобразования информации —
Пересылка информации по схеме: источник инфор

мации информационный канал — приемник информации — .

Внесение информации в какую-либо систему —
Выдача информации в различной форме —_____

Часть обработки данных с помощью определенного

запроса —_____ .

Сортировка информации по определенному признаку — .
Появление новой информации —_____ —
Внесение определенного порядка в хранилище информации, классификация, каталогизация данных
Преобразование информации в символьную форму, удобную для ее хранения, передачи, обработки,
Процесс, обратный кодированию, преобразование

информации к первоначальному виду, —______ •

Архивирование данных, сжатие, уменьшение объема

информации —______ .

Сохранение информации в определенных условиях
Увеличение объема информации на носителе ——- ■
Изменение информации после редактирования
Установка определенных параметров для работы с

информацией —_____ .

Определенные меры безопасности при работе с информацией — .
Обеспечение доступа к информации с целью ее копирования, пересылки, распространения —

Задание 6.

Выполните работу с терминами следующим образом: прочитайте определение какого-либо понятия, найдите ответ из предложенного списка и запишите в таблицу первую букву ответа. При верном заполнении таблицы появится слово ^—свойство информации.

Перечень пояснений к терминам:

Свойство информации, показывающее возможность ее использования для всех.
Свойство информации, показывающее меру соответствия действительности.
Приведение информации в определенный порядок.

Информация, получаемая с помощью осязания.
Информация, которую человек получает с помощью органов чувств.
Информация, воспринимаемая в форме зрительных образов.
Наименьшая часть информации.
Автоматическое устройство для помощи человеку.
Материальный объект, сохраняющий долго информацию в своей структуре.
Информация, передающая запахи.
Единица знаковой системы.
Свойство информации, необходимое для правильной ориентации в окружающем мире.

Список слов:

ОРГАНОЛЕПТИЧЕСКАЯ

РОБОТ

СИМВОЛ

СТРУКТУРИРОВАНИЕ

ТАКТИЛЬНАЯ

ТОЧНОСТЬ

ВИЗУАЛЬНАЯ
ДОСТУПНОСТЬ
ЕДИНИЦА
НОСИТЕЛЬ
ОБОНЯТЕЛЬНАЯ
ОБЪЕКТИВНОСТЬ

Задание 7. Заполните таблицу.

Информационные процессы

Информационные процессы	Примеры человеческой деятельности, природных явлений	Примеры их реализации в компьютере
Создание информации
Сбор информации
Обработка информации
Хранение информации
Передача информации
Поиск информации
Кодирование информации

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

Что такое информация?
Какие органы чувств использует человек при восприятии информации?
Перечислите основные свойства информации.
Назовите различные виды информации.
Перечислите основные информационные процессы.
Какое место занимает информация и информационные процессы в деятельности человека
Какая наука называется информатикой?
В чем заключаются основные задачи информатики?
Объясните понятие «информационная деятельность».
В чем состоит основное назначение компьютера?

Список литературы:

М.Г. Гилярова. Информатика для медицинский колледжей: учебное пособие/ М.Г. Гилярова. — Ростов Н/Д: Феникс, 2017. — 526 с.

Г) визуальная, аудиальная, обонятельная, тактильная, вкусовая;

д) первичная, вторичная, обобщающая.

22) Установите соответствие:

Свойства информации:

Полнота;

2) Понятность;

3) Ценность.

Суть свойства:

а) оценивается по задачам, которые можно решить с помощью полученной информации;

б) информация выражена на языке, доступном пользователю;

в) информация важна, существенна для настоящего времени;

г) информация отражает истинное положение дел;

Д) информации достаточно для понимания и принятия решения;

е) информация не зависит от чьего-либо мнения, суждения.

23) Установите соответствие:

Информационный процесс:

Передача информации;

2) хранение информации;

3) отбор информации.

Определение:

а) распространение информации во времени;

б) изменение формы представления информации или её содержания;

в) анализ и оценка свойств информации в соответствии с выбранным критерием;

г) преобразование одного набора знаков в другой;

Д) распространение информации в пространстве;

е) система мероприятий, направленных на охрану информационных данных.

Тесты по теме

«Кодирование информации. Системы счисления »

1) Система счисления – это …

а) совокупность цифр 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;

б) совокупность цифр 0, 1;

в) совокупность цифр I, V, X, L, C, D, M;

Г) способ записи чисел с помощью заданного набора специальных знаков (цифр).

2) В зависимости от способа изображения чисел, системы счисления делятся на …

а) арабские и римские;

Б) позиционные и непозиционные;

в) представление в виде ряда и в виде разрядной сетки.

3) В какой системе счисления представлена информация, хранящаяся в компьютере:

а) в троичной;

б) в десятичной;

В) в двоичной;

г) в восьмеричной;

д) в шестнадцатеричной.

4) Двоичная система счисления имеет основание:

а) 10;

б) 8;

В) 2.

5) Число 1016 соответствует в десятичной системе счисления числу …

а) 10;

б) 1010;

в) 16;

Г) 37;

д) 15;

е) 1.

6) Переведите число 101110 из двоичной системы счисления в восьмеричную:

а) 75;

б) 101;

в) 110;

Г) 56.

7) Преимуществом позиционной системы счисления являются:

а) сложность выполнения арифметических операций;

Б) ограниченное число символов, необходимых для записи числа;

в) различное написание цифр у разных народов.

8) Недостатком непозиционной системы счисления является:

А) сложность выполнения арифметических операций;

б) ограниченное число символов, необходимых для записи числа;

в) различное написание цифр у разных народов.

Тесты по теме

«Устройство компьютера»

1) ОЗУ – это память, в которой:

А) хранится исполняемая в данный момент времени программа и данные, с которыми она непосредственно работает;

б) хранится информация, присутствие которой постоянно необходимо в компьютере;

в) хранится информация, независимо от того, работает ЭВМ или нет;

г) хранятся программы, предназначенные для обеспечения диалога пользователя с ЭВМ.

2) ПЗУ – это память, в которой:

а) хранится исполняемая в данный момент времени программа и данные с которыми она непосредственно работает;

б) хранится информация, присутствие которой постоянно необходимо в компьютере;

в) хранится информация, независимо от того, работает ЭВМ или нет;

г) хранятся программы, предназначенные для обеспечения диалога пользователя с ЭВМ.

3) Адаптер – это …

а) программа, необходимая для подключения к компьютеру устройства ввода-вывода;

Б) специальный блок, через который осуществляется подключение периферийного устройства к магистрали;

в) программа, переводящая языки программирования в машинные коды;

г) кабель, состоящий из множества проводов.

4) Что такое BIOS?

а) игровая программа;

б) командный язык операционной системы;

в) диалоговая оболочка;

г) базовая система ввода-вывода.

5) Где находится BIOS?

а) в ОЗУ;

Б) в ПЗУ;

в) в винчестере;

г) на CD ROM.

6) Что соответствует названию электронных схем для управления внешними устройствами?

а) плоттеры;

б) шифраторы;

В) контроллеры;

г) сканеры.

7) Укажите устройство компьютера, выполняющее обработку информации:

а) внешняя память;

б) монитор;

В) процессор;

г) клавиатура.

8) Производительность работы компьютера зависит от:

а) типа монитора;

Б) частоты процессора;

в) напряжения питания;

г) быстроты нажатия на клавиши.

9) Какое устройство оказывает вредное воздействие на здоровье человека?

а) принтер;

Б) монитор;

в) системный блок;

г) клавиатура.

10) При выключении компьютера вся информация стирается:

а) на гибком диске;

б) на CD ROM диске;

в) на жестком диске;

г) в оперативной памяти.

11) Наименьшим адресуемым элементом оперативной памяти является:

А) машинное слово;

б) регистр;

в) байт;

г) файл.

12) Свойством ПЗУ является:

Статьи к прочтению:

Репрезентативные системы модальности нлп

Что такое компьютерное зрение? | IBM

Ученые и инженеры около 60 лет пытались разработать способы, позволяющие машинам видеть и понимать визуальные данные. Эксперименты начались в 1959 году, когда нейрофизиологи показали кошке набор изображений, пытаясь сопоставить реакцию ее мозга. Они обнаружили, что он сначала реагирует на резкие края или линии, и с научной точки зрения это означало, что обработка изображений начинается с простых форм, таких как прямые края. ⁽²⁾

Примерно в то же время была разработана первая компьютерная технология сканирования изображений, позволяющая компьютерам оцифровывать и получать изображения.Еще одна веха была достигнута в 1963 году, когда компьютеры смогли преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные формы. В 1960-х годах ИИ превратился в академическую область исследований, а также положил начало поискам ИИ для решения проблемы человеческого зрения.

1974 год ознаменовался внедрением технологии оптического распознавания символов (OCR), которая могла распознавать текст, напечатанный любым шрифтом или гарнитурой. ⁽³⁾ Точно так же интеллектуальное распознавание символов (ICR) может расшифровать рукописный текст с помощью нейронных сетей.⁽⁴⁾ С тех пор OCR и ICR нашли свое применение в обработке документов и счетов, распознавании автомобильных номеров, мобильных платежах, машинном переводе и других распространенных приложениях.

В 1982 году нейробиолог Дэвид Марр установил, что зрение работает иерархически, и ввел алгоритмы для машин для обнаружения краев, углов, кривых и подобных основных форм. Одновременно с этим ученый-компьютерщик Кунихико Фукусима разработал сеть клеток, способных распознавать закономерности. Сеть, называемая Neocognitron, включала сверточные слои в нейронную сеть.

К 2000 году основное внимание уделялось распознаванию объектов, а к 2001 году появились первые приложения для распознавания лиц в реальном времени. Стандартизация того, как наборы визуальных данных помечаются и аннотируются, появилась в 2000-х годах. В 2010 году стал доступен набор данных ImageNet. Он содержал миллионы помеченных изображений в тысячах классов объектов и обеспечивает основу для CNN и моделей глубокого обучения, используемых сегодня. В 2012 году команда из Университета Торонто приняла участие в конкурсе по распознаванию изображений на канале CNN.Модель под названием AlexNet значительно снизила количество ошибок при распознавании изображений. После этого прорыва количество ошибок упало до нескольких процентов. ⁽⁵⁾

Как машины интерпретируют визуальный мир

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам «видеть».

Люди обладают даром зрения, а орган, который делает это возможным, сложен. Хотя это несравнимо с дальним зрением орлов или глазами синей бабочки, которые видят в УФ-спектре, оно все же отлично справляется.

Часть видения — это понимание того, что вы видите. В противном случае он просто получает свет, отраженный от объектов перед вами. Вот что происходит, если у вас есть пара глаз, но нет зрительной коры внутри затылочной доли (часть мозга, отвечающая за обработку изображений).

Для компьютеров камеры — это глаза. А компьютерное зрение действует как затылочная доля и обрабатывает тысячи пикселей на изображениях. Короче говоря, компьютерное зрение позволяет машинам понимать то, что они видят.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение (CV) — это область искусственного интеллекта, которая стремится разработать методы, позволяющие компьютерам видеть и понимать содержание цифровых изображений. Другими словами, компьютерное зрение пытается научить машины видеть и понимать окружающий мир.

Компьютерное зрение имеет решающее значение для нескольких технологических инноваций, включая беспилотные автомобили, распознавание лиц и дополненную реальность. Увеличивающееся количество данных изображений, которые мы генерируем, является одной из причин, почему эта область искусственного интеллекта растет экспоненциально.Это увеличение также упрощает для специалистов по обработке данных обучение алгоритмов.

Проще говоря, две основные задачи компьютерного зрения — это идентификация объектов изображения и понимание того, что они означают в целом.

Люди воспринимают виртуальное восприятие, как результат миллионов лет эволюции, как должное. Пятилетний ребенок может легко назвать предметы, размещенные на столе, и понять, что вся обстановка представляет собой обеденный стол. Для машин это титаническая задача, и именно ее пытается решить компьютерное зрение.

48,6 млрд долларов

По оценкам, к 2022 году рынок компьютерного зрения составит

Источник: BitRefine

Общий искусственный интеллект, если он когда-либо возможен, был бы невозможен без компьютерного зрения. Это потому, что точное распознавание объектов вокруг нас и реакция на них — одна из заметных черт нашего интеллекта. Другими словами, чтобы научить машины думать, вы должны дать им способность видеть.

Наряду с экспоненциальным ростом количества доступных цифровых фотографий и видео, достижения в области глубокого обучения и искусственных нейронных сетей также способствуют нынешней славе компьютерного зрения.

Краткая история компьютерного зрения

Первые эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах с помощью некоторых из ранних форм искусственных нейронных сетей. Они использовались для обнаружения краев объектов и могли сортировать простые объекты, такие как круги и квадраты.

Компьютерное зрение рассматривалось как ступенька к искусственному интеллекту, поскольку имитация зрительной системы человека является предпосылкой для достижения человеческого интеллекта. Поэтому в 1960-х университеты, изучающие ИИ, также занимались компьютерным зрением.

В 1963 году Ларри Робертс, которого считают отцом-основателем Интернета, описал процесс получения трехмерной информации о твердых объектах из двухмерных фотографий. Его диссертация «Машинное восприятие трехмерных тел» до сих пор считается одной из основополагающих работ в области компьютерного зрения.

Позже, в 1966 году, Марвин Мински, один из отцов-основателей искусственного интеллекта, считал, что компьютерное зрение может быть достигнуто с помощью летнего проекта. Но все мы знаем, что произошло. Перенесемся в 1970-е годы, технология компьютерного зрения использовалась для коммерческих приложений, таких как оптическое распознавание символов (OCR), которое может идентифицировать рукописный текст или напечатанные символы на изображениях.

Интернет, который стал мейнстримом в 1990-х годах, сыграл решающую роль в быстром развитии компьютерного зрения. Большой набор изображений стал легкодоступным, что упростило обучение алгоритмов.

Дешевая и большая вычислительная мощность также добавила простоты алгоритмов обучения. Это был также момент, когда усилилось взаимодействие между компьютерной графикой и компьютерным зрением.

Вот некоторые важные вехи в области компьютерного зрения, которые сделали его надежной технологией, которой она является сегодня.

1959: Изобретен самый первый сканер цифровых изображений, который преобразовывал изображения в числовые сетки.

1963: Ларри Робертс описал процесс получения трехмерной информации о твердых объектах из двухмерных изображений.

1966: Марвин Мински проинструктировал аспиранта прикрепить камеру к компьютеру и описать увиденное.

1980: Кунихико Фукусима создал неокогнитрон. Он считается предшественником современной сверточной нейронной сети (CNN).

2001: Пол Виола и Майкл Джонс, два исследователя из Массачусетского технологического института, создали первую систему распознавания лиц, работающую в режиме реального времени.

2009: Google запустил проект по созданию беспилотных автомобилей.

2010: Google выпустила Google Goggles, приложение для распознавания изображений, полезное для поиска по изображениям, снятым мобильными устройствами. В том же году Facebook начал использовать распознавание лиц, чтобы эффективно отмечать людей на фотографиях.

2011: Технология распознавания лиц использовалась для подтверждения личности Усамы бен Ладена после того, как он был убит.

2012: Google Brain создал нейронную сеть, состоящую из 16 000 компьютерных процессоров, которые могли распознавать изображения кошек с помощью алгоритма глубокого обучения.В том же году сверточная нейронная сеть AlexNet достигла первой пятерки ошибок в 15,3% в конкурсе ImageNet 2012 Challenge.

2014: Tesla представила автопилот в своих электромобилях Model S. Система автономного вождения не только работала в автономном режиме, но и с точностью припарковалась.

2015: Google запустил TensorFlow, бесплатную библиотеку программного обеспечения для машинного обучения с открытым исходным кодом. В том же году Google представил FaceNet для распознавания лиц.

2016: Представлена знаменитая мобильная игра Pokémon GO, основанная на AR.

2017: Apple выпустила iPhone X с функцией распознавания лиц.

2019: UK HighCourt разрешил использовать технологию автоматического распознавания лиц для поиска людей в толпе.

Как работает компьютерное зрение?

Компьютерное зрение начинается с малого и заканчивается большим.

Он следует многослойной технике обработки, в которой он начинается с выявления и анализа низкоуровневых функций, таких как пиксели и цвета. Постепенно он начинает анализировать высокоуровневые функции, такие как линии и объекты.

Предположим, вы видите изображение бегущих людей. Даже если это неподвижное изображение, в большинстве случаев вы сможете понять контекст; люди убегают от чего-то, бегут к чему-то или неторопливо бегают.

Нам просто понять эмоции и контекст изображений. Компьютеры все еще изучают торговлю, но их темп впечатляет для небиологических существ.

Для машин изображения — это просто набор пикселей. В отличие от людей, они не могут понять семантическое значение изображения и могут обнаруживать только пиксели.Цель компьютерного зрения — сократить семантический пробел .

Когда световые лучи попадают на сетчатку наших глаз, специальные клетки, называемые фоторецепторами, преобразуют свет в электрические сигналы. Эти электрические сигналы затем отправляются в мозг через зрительный нерв. Затем мозг преобразует эти сигналы в изображения, которые мы видим.

Это происходит до тех пор, пока электрические сигналы, достигающие мозга, не кажутся простыми. Как именно мозг обрабатывает эти сигналы и преобразует их в изображения, еще не совсем понятно.Точнее, мозг — это черный ящик; так компьютерное зрение.

Существуют нейронные сети и другие алгоритмы машинного обучения, которые пытаются имитировать человеческий мозг. Они делают возможным компьютерное зрение и помогают понять, о чем изображения. Даже в случае алгоритмов исследователи машинного обучения не полностью осознают, как они работают. Однако, поскольку их результаты поддаются количественной оценке, мы можем судить о точности каждого алгоритма.

Компьютерное зрение как процесс объяснимо, как и человеческое зрение.Но никто не совсем уверен, как нейронные сети распознают изображения и насколько они близки к тому, как люди обрабатывают визуальную информацию.

Тем не менее, в простом смысле компьютерное зрение — это все о распознавании образов. Используя методы машинного обучения, такие как обучение без учителя, алгоритмы обучаются распознавать закономерности в визуальных данных. Если вы думаете о количестве необходимых изображений, это как минимум миллионы или тысячи.

Предположим, вы хотите, чтобы алгоритм распознавал собак на изображениях.Если вы следуете технике обучения без учителя, вам не нужно маркировать изображения собаками. Вместо этого, проанализировав тысячи или миллионы изображений, машина узнает конкретные характеристики собак.

Короче говоря, компьютер может воспринимать те особенности, которые делают животное (или объект) собакой. Он все равно не узнает, что конкретное животное называется «собакой». Но у него будет достаточно информации и опыта, чтобы определить, есть ли собака на немаркированном изображении.

Если вы хотите, чтобы процесс обучения был быстрее, вы можете пойти на обучение с учителем.При обучении с учителем изображения помечаются, что упрощает работу алгоритмов.

Исследование изображений на пиксельных уровнях

Когда говорят об алгоритмах анализа изображений, они не исследуют изображение в целом, как люди. Вместо этого они смотрят на отдельные пиксели, которые являются наименьшими адресуемыми элементами растрового изображения.

Для простоты рассмотрим изображение в оттенках серого. Яркость каждого пикселя, называемая значениями пикселей, представлена 8-битным целым числом с диапазоном возможных значений от 0 до 255.Ноль считается черным, а 255 — белым. Если мы изучаем цветное изображение, все становится сложнее.

Когда мы говорим, что алгоритм анализирует и учится, на самом деле он изучает эти значения пикселей. Другими словами, компьютер видит и распознает изображения на основе таких числовых значений. Это также означает, что алгоритмы находят закономерности на изображениях, просматривая их числовые значения, и аналогичным образом сравнивают изображения.

Короче говоря, для машин понимание изображения — это математический процесс, включающий массивы целых чисел.

Тогда есть сверточные нейронные сети

Сверточная нейронная сеть (CNN или ConvNet) — это алгоритм глубокого обучения, который может извлекать функции из наборов данных изображений. Они относятся к категории нейронных сетей и обладают впечатляющими возможностями распознавания и классификации изображений. Почти каждый алгоритм компьютерного зрения использует сверточные нейронные сети.

Хотя CNN были изобретены еще в 1980-х годах, они не были практически осуществимы до появления графических процессоров (GPU).Графические процессоры могут значительно ускорить сверточные нейронные сети и другие нейронные сети. В 2004 году реализация CNN с помощью графического процессора была в 20 раз быстрее, чем аналогичная реализация с центральным процессором.

Как это делают CNN?

ConvNets учатся на входных изображениях и корректируют их параметры (веса и смещения), чтобы делать более точные прогнозы. CNN обрабатывают изображения как матрицы и извлекают из них пространственную информацию, такую как края, глубина и текстура. ConvNets делают это с помощью сверточных слоев и объединения.

Архитектура CNN аналогична структуре соединения нейронов в нашем мозгу. Сети CNN были созданы на основе организации зрительной коры, которая является областью мозга, которая получает и обрабатывает визуальную информацию.

CNN состоит из нескольких слоев искусственных нейронов, называемых перцептронами, которые являются математическими аналогами биологических нейронов нашего мозга. Персептроны также примерно имитируют работу своих биологических аналогов.

Сверточная нейронная сеть состоит из входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя.

Скрытые слои содержат:

Сверточные слои
Слои выпрямленной линейной функции активации (ReLU)
Слои нормализации
Объединение слоев
Полностью связанные слои

Вот простое объяснение того, что они делают.

Когда CNN обрабатывает изображение, каждый из его слоев извлекает отличительные особенности из пикселей изображения.Первый уровень отвечает за определение основных характеристик, таких как горизонтальные и вертикальные края.

По мере того, как вы углубляетесь в нейронную сеть, слои начинают обнаруживать сложные элементы, такие как формы и углы. Последние слои сверточной нейронной сети способны обнаруживать определенные особенности, такие как лица, здания и места.

Выходной слой запутанной нейронной сети предлагает таблицу, содержащую числовую информацию. В этой таблице представлена вероятность того, что конкретный объект был идентифицирован на изображении.

Примеры задач компьютерного зрения

Компьютерное зрение — это область информатики и искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам видеть. Есть множество способов, с помощью которых компьютеры могут воспользоваться этой областью. Эти попытки идентифицировать объекты или действия на изображениях называются задачами компьютерного зрения.

Вот некоторые из распространенных задач компьютерного зрения.

Обнаружение объекта: Метод, используемый для обнаружения определенного объекта на изображении. Его расширенные версии могут идентифицировать несколько объектов на одном изображении, например, здания, автомобили, людей, светофоры и т. Д. На изображении оживленной улицы.
Классификация изображений: Группировка изображений по категориям. Это также можно назвать процессом присвоения меток изображениям.
Распознавание лиц: Расширенная форма распознавания объектов, позволяющая идентифицировать людей на изображениях и распознавать лица.
Сегментация изображения: Разделение изображения на несколько частей для отдельного изучения.
Обнаружение образов: Процесс распознавания закономерностей и закономерностей в визуальных данных.
Обнаружение краев: Процесс обнаружения краев объекта для лучшего определения компонентов изображения.
Сопоставление признаков: Тип обнаружения шаблонов, который сопоставляет сходства в изображениях для их классификации.

Программные приложения для распознавания изображений могут использовать только один из этих методов компьютерного зрения. Продвинутые приложения, такие как беспилотные автомобили, будут использовать несколько методов одновременно.

Реальные приложения компьютерного зрения

Компьютерное зрение уже интегрировано во многие продукты, которые мы используем сегодня.Facebook автоматически отмечает людей, использующих резюме. Google Фото использует его для группировки изображений, а программные приложения, такие как Adobe Lightroom, используют его для улучшения деталей увеличенных изображений. Он также широко используется для контроля качества производственных процессов, основанных на автоматизации.

Вот еще несколько реальных приложений компьютерного зрения, с которыми вы могли столкнуться.

Распознавание лиц

Один из лучших вариантов использования компьютерного зрения — это распознавание лиц.Он стал популярным в 2017 году с моделью Apple iPhone X и теперь является стандартной функцией большинства смартфонов.

Технология распознавания лиц используется в качестве функции аутентификации несколько раз. В противном случае он используется для идентификации человека, как в случае с Facebook. Правоохранительные органы, как известно, используют технологию распознавания лиц для выявления нарушителей закона в видеопотоках.

Беспилотные автомобили

Беспилотные автомобили в значительной степени полагаются на компьютерное зрение для анализа изображений в реальном времени.Это помогает автономным транспортным средствам разобраться в своем окружении. Однако технология, лежащая в основе таких автомобилей, все еще находится в зачаточном состоянии и требует дальнейшего развития, прежде чем ее можно будет уверенно развернуть на дорогах с интенсивным движением.

Беспилотные автомобили практически невозможны без компьютерного зрения. Эта технология помогает автономным транспортным средствам обрабатывать визуальные данные в режиме реального времени. Одним из примеров его применения является создание 3D-карт. Наряду с идентификацией и классификацией объектов компьютерное зрение может помочь в создании трехмерных карт, которые дают транспортным средствам ощущение окружающей обстановки.

Обнаружение транспортных средств и полос движения — еще два важных варианта использования. Затем есть обнаружение свободного пространства, которое довольно популярно в сфере беспилотных автомобилей. Как следует из названия, он используется для определения свободного от препятствий пространства вокруг автомобиля. Обнаружение свободного пространства полезно, когда автономное транспортное средство приближается к медленно движущемуся транспортному средству и ему необходимо сменить полосу движения.

Медицинская визуализация

Компьютерное зрение используется в сфере здравоохранения для более быстрой и точной диагностики и отслеживания прогрессирования заболеваний.Используя распознавание образов, врачи могут обнаруживать ранние симптомы таких заболеваний, как рак, которые могут быть не видны человеческому глазу.

Медицинская визуализация — еще одно важное приложение с множеством преимуществ. Анализ медицинских изображений сокращает время, необходимое медицинским работникам для анализа изображений. Эндоскопия, рентгеновская радиография, ультразвук и магнитно-резонансная томография (МРТ) — вот некоторые из дисциплин медицинской визуализации, в которых используется компьютерное зрение.

Соединяя CNN с медицинской визуализацией, медицинские работники могут наблюдать за внутренними органами, обнаруживать аномалии и понимать причину и влияние конкретных заболеваний.Это также помогает врачам следить за развитием заболеваний и ходом лечения.

Модерация контента

Социальные сети, такие как Facebook, должны просматривать миллионы новых сообщений каждый день. Непрактично иметь группу модераторов контента, которая просматривает каждое размещенное изображение или видео, поэтому для автоматизации этого процесса используются системы компьютерного зрения.

350 миллионов

Ежедневно в Facebook загружается

фотографий.

Источник: Социальный отчет

Компьютерное зрение может помочь таким платформам социальных сетей анализировать загруженный контент и отмечать те, которые содержат запрещенный контент.Компании также могут использовать алгоритмы глубокого обучения для анализа текста, чтобы определять и блокировать оскорбительный контент.

Наблюдение

Видеопотоки с камер наблюдения являются надежным доказательством. Они могут помочь обнаружить нарушителей закона, а также помочь специалистам по безопасности действовать до того, как мелкие проблемы станут катастрофическими.

Людям практически невозможно следить за записями видеонаблюдения из нескольких источников. Но с компьютерным зрением эта задача упрощается. Системы наблюдения на базе CV могут сканировать живые кадры и обнаруживать людей с подозрительным поведением.

Распознавание лиц можно использовать для идентификации разыскиваемых преступников и тем самым предотвращения преступлений. Технология распознавания изображений может использоваться для обнаружения людей, несущих опасные предметы в людных местах. То же самое используется для определения количества бесплатных парковочных мест в торговых центрах.

Проблемы компьютерного зрения

Помочь компьютерам видеть сложнее, чем мы думали.

Марвин Мински был уверен, что компьютерное зрение можно решить, подключив камеру к компьютеру.Даже после десятилетий исследований мы еще далеки от решения проблемы. Для людей зрение дается легко. Вот почему компьютерное зрение считалось тривиально простой задачей, которую предполагалось решить в течение лета.

Наши знания ограничены

Одна из причин, по которой мы не можем полностью решить проблему компьютерного зрения, — это наши ограниченные знания о себе. У нас нет полного понимания того, как работает зрительная система человека. Конечно, в изучении биологического зрения достигнуты большие успехи, но предстоит еще долгий путь.

Визуальный мир сложен

Сложная проблема в области резюме — это естественная сложность визуального мира. На объект можно было смотреть под любым углом, при любых условиях освещения и с разных расстояний. Человеческая оптическая система обычно способна видеть и понимать объекты во всех таких бесконечных вариациях, но возможности машин все еще весьма ограничены.

Еще одно ограничение — отсутствие здравого смысла. Даже после многих лет исследований нам еще не удалось воссоздать здравый смысл в системах искусственного интеллекта.Люди могут применять здравый смысл и базовые знания о конкретных объектах, чтобы разобраться в них. Это также позволяет нам с легкостью понять отношения между различными объектами изображения.

Люди умеют догадываться, по крайней мере, по сравнению с компьютерами. Нам легче принять неплохое решение, даже если мы раньше не сталкивались с конкретной проблемой. Но то же самое не относится к машинам. Если они попадают в ситуацию, не похожую на их учебные примеры, они склонны действовать иррационально.

Алгоритмы компьютерного зрения станут значительно лучше, если вы обучите их новым наборам визуальных данных. Но по своей сути они пытаются соответствовать шаблонам пикселей. Другими словами, помимо знания пикселей, они не совсем понимают, что происходит на изображениях. Но интересно думать о чудесах, которые системы с приводом от CV делают в беспилотных автомобилях.

CV привязано к оборудованию

В компьютерном зрении задержка — это зло.

В реальных приложениях, таких как беспилотные автомобили, обработка и анализ изображений должны происходить почти мгновенно.Например, если автономное транспортное средство, движущееся со скоростью 30 миль в час, обнаруживает препятствие в сотне метров от него, у него есть всего несколько секунд, чтобы остановиться или безопасно повернуть.

Чтобы машина действовала вовремя, система ИИ должна понимать окружающую обстановку и принимать решения за миллисекунды. Поскольку системы компьютерного зрения сильно зависят от аппаратных компонентов, таких как камера, задержка даже в доли секунды при передаче данных или вычислении может привести к катастрофическим авариям.

Узкого AI недостаточно

Некоторые исследователи ИИ считают, что компьютерное зрение 20/20 может быть достигнуто только в том случае, если мы разблокируем общий искусственный интеллект (AGI).Это потому, что сознание, кажется, играет решающую роль в зрительной системе человека. Так же, как много мы видим и наблюдаем, мы воображаем. Наше воображение усиливает визуальные эффекты, которые мы видим, и придает им лучший смысл.

Кроме того, визуальный интеллект неотделим от интеллекта. Способность обрабатывать сложные мысли действительно дополняла нашу способность видеть и понимать окружающее.

По мнению многих исследователей, изучение миллионов изображений или видеопотоков, загруженных из Интернета, не очень поможет в достижении настоящего компьютерного зрения.Вместо этого объект ИИ должен будет испытать это, как люди. Другими словами, узкого ИИ, того уровня искусственного интеллекта, который у нас есть в настоящее время, недостаточно.

Срок, в течение которого мы достигнем общего уровня интеллекта, все еще остается спорным. Некоторые считают, что AGI можно достичь за несколько десятилетий. Другие предполагают, что это дело будущего века. Но большинство исследователей считают, что ОИИ недостижимо и будет существовать только в жанре научной фантастики.

Достижимо или нет, но есть множество других способов, которыми мы можем попытаться открыть истинное компьютерное зрение.Качество кормления и разнообразные данные — один из способов добиться этого. Это гарантирует, что системы, основанные на технологии компьютерного зрения, избегают предубеждений.

Поиск лучших способов усилить сильные стороны искусственных нейронных сетей, создание мощных графических процессоров и других необходимых аппаратных компонентов, а также понимание человеческой зрительной системы — вот некоторые пути продвижения к настоящему компьютерному зрению.

Предоставление машинного зрения

Количество ошибок моделей распознавания изображений резко снижается.Мы прошли долгий путь от простого обнаружения печатных букв до точного определения человеческих лиц. Но предстоит пройти долгий путь и много новых вех. Достижение настоящего компьютерного зрения, скорее всего, станет одним из ключей к созданию роботов, которые будут такими же сложными и умными, как люди.

Если процесс может быть выполнен в цифровом виде, машинное обучение в конечном итоге станет его частью. Если вы не совсем уверены, вот 51 статистика машинного обучения, которая намекает, что одна и та же технология захватывает штурмом почти все отрасли.

Все, что вы когда-либо хотели знать о компьютерном зрении. | Илия Михайлович

Вот почему это так круто.

Компьютерное зрение в действии🤖📹 Фото автора

Один из самых мощных и убедительных типов ИИ — это компьютерное зрение, которое вы почти наверняка испытывали разными способами, даже не подозревая об этом. Вот посмотрите, что это такое, как это работает и почему это так круто (и будет только улучшаться).

Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди.До недавнего времени компьютерное зрение работало только в ограниченном объеме.

Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и инновациям в области глубокого обучения и нейронных сетей, в последние годы в этой области произошел большой скачок и удалось превзойти людей в некоторых задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.

Одним из движущих факторов роста компьютерного зрения является объем данных, которые мы генерируем сегодня, которые затем используются для обучения и улучшения компьютерного зрения.

YOLO Обнаружение и классификация нескольких объектов. Фото автора

Наряду с огромным объемом визуальных данных ( более 3 миллиардов изображений публикуются в Интернете каждый день ), теперь доступны вычислительные мощности, необходимые для анализа данных. Поскольку область компьютерного зрения выросла с новым оборудованием и алгоритмами, повысилась и точность идентификации объектов. Менее чем за десять лет современные системы достигли 99-процентной точности с 50-процентной, что делает их более точными, чем люди, в быстрой реакции на визуальные сигналы.

Ранние эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах, и впервые его начали использовать в коммерческих целях для различения печатного и рукописного текста к 1970-м годам, а сегодня приложения для компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии.

Ожидается, что к 2022 году рынок компьютерного зрения и оборудования достигнет 48,6 млрд долларов. собственные алгоритмы? На самом деле существует очень мало работающих и всеобъемлющих теорий вычислений мозга; поэтому, несмотря на то, что нейронные сети должны «имитировать работу мозга», никто не уверен, правда ли это на самом деле.
Тот же парадокс справедлив и для компьютерного зрения — поскольку мы еще не определились с тем, как мозг и глаза обрабатывают изображения, трудно сказать, насколько хорошо алгоритмы, используемые в производстве, соответствуют нашим собственным внутренним мыслительным процессам.
На определенном уровне главное в компьютерном зрении — распознавание образов. Таким образом, один из способов научить компьютер понимать визуальные данные — скармливать ему изображения, множество изображений, тысячи, если возможно, миллионы, которые были помечены, а затем подвергать их различным программным методам или алгоритмам, которые позволяют компьютеру выслеживать шаблоны во всех элементах, относящихся к этим этикеткам.
Так, например, если вы скармливаете компьютеру миллион изображений кошек (мы все их любим), он подвергнет их все алгоритмам, которые позволят им анализировать цвета на фотографии, формы, расстояния между ними. формы, где объекты граничат друг с другом и т. д., чтобы определить профиль того, что означает «кошка». Когда все будет готово, компьютер (теоретически) сможет использовать свой опыт, если загрузит другие немаркированные изображения, чтобы найти те, которые относятся к кошке.
Давайте на минутку оставим наших пушистых друзей-кошек в стороне и перейдем к техническим вопросам🤔😹.Ниже приведена простая иллюстрация буфера изображений в градациях серого, в котором хранится наше изображение Авраама Линкольна. Яркость каждого пикселя представлена одним 8-битным числом в диапазоне от 0 (черный) до 255 (белый):
Диаграмма данных пикселей. Слева наше изображение Линкольна; в центре пиксели, обозначенные цифрами от 0 до 255, обозначающими их яркость; и справа эти числа сами по себе. Фото Нгуен Данг Хоанг Нху на Unsplash
 {157, 153, 174, 168, 150, 152, 129, 151, 172, 161, 155, 156, 
 155, 182, 163, 74, 75, 62, 33, 17 , 110, 210, 180, 154, 
 180, 180, 50, 14, 34, 6, 10, 33, 48, 106, 159, 181, 
 206, 109, 5, 124, 131, 111, 120, 204 , 166, 15, 56, 180, 
 194, 68, 137, 251, 237, 239, 239, 228, 227, 87, 71, 201, 
 172, 105, 207, 233, 233, 214, 220, 239 , 228, 98, 74, 206, 
 188, 88, 179, 209, 185, 215, 211, 158, 139, 75, 20, 169, 
 189, 97, 165, 84, 10, 168, 134, 11 , 31, 62, 22, 148, 
 199, 168, 191, 193, 158, 227, 178, 143, 182, 106, 36, 190, 
 205, 174, 155, 252, 236, 231, 149, 178 , 228, 43, 95, 234, 
 190, 216, 116, 149, 236, 187, 86, 150, 79, 38, 218, 241, 
 190, 224, 147, 108, 227, 210, 127, 102 , 36, 101, 255, 224, 
 190, 214, 173, 66, 103, 143, 96, 50, 2, 109, 249, 215, 
 187, 196, 235, 75, 1, 81, 47, 0 , 6, 217, 255, 211, 
 183, 202, 237, 145, 0, 0, 12, 108, 200, 138, 243, 236, 
 195, 206, 123, 207, 177, 121, 123, 200, 175, 13, 96, 218}; 
Этот способ хранения данных изображения может противоречить вашим ожиданиям, поскольку данные, безусловно, кажутся двумерными при отображении.Тем не менее, это так, поскольку компьютерная память состоит просто из постоянно увеличивающегося линейного списка адресных пространств.
Как пиксели хранятся в памяти. Фото автора
Вернемся снова к первой картинке и представим, как добавляем цветную. Теперь все становится сложнее. Компьютеры обычно считывают цвет как серию из трех значений — красного, зеленого и синего (RGB) — по той же шкале от 0 до 255. Теперь у каждого пикселя есть 3 значения, которые компьютер сохраняет в дополнение к его положению. Если бы мы раскрасили президента Линкольна, это привело бы к 12 x 16 x 3 значениям, или 576 числам.
Фото автора
Это много памяти, необходимой для одного изображения, и много пикселей для алгоритма, который нужно перебрать. Но для обучения модели со значительной точностью, особенно когда вы говорите о глубоком обучении, обычно нужны десятки тысяч изображений, и чем больше, тем лучше.
До появления глубокого обучения задачи, которые могло выполнять компьютерное зрение, были очень ограничены и требовали большого количества ручного кодирования и усилий со стороны разработчиков и людей-операторов. Например, если вы хотите выполнить распознавание лиц, вам нужно будет выполнить следующие шаги:
Создать базу данных : вам нужно было захватить отдельные изображения всех предметов, которые вы хотели отслеживать, в определенном формате.
Аннотирование изображений : Затем для каждого отдельного изображения вам нужно будет ввести несколько ключевых точек данных, таких как расстояние между глазами, ширина переносицы, расстояние между верхней губой и носом и десятки других измерений, которые определить уникальные характеристики каждого человека.
Захват новых изображений : Затем вам нужно будет захватить новые изображения, будь то из фотографий или видеоконтента. А потом пришлось снова пройти процесс измерения, отмечая ключевые точки на изображении.Вы также должны были учитывать угол, под которым было снято изображение.
После всей этой ручной работы приложение, наконец, сможет сравнить измерения на новом изображении с теми, что хранятся в его базе данных, и сказать вам, соответствует ли оно какому-либо из отслеживаемых профилей. Фактически, автоматизации было очень мало, и большая часть работы выполнялась вручную. И погрешность оставалась большой.
Машинное обучение предоставило другой подход к решению проблем компьютерного зрения.Благодаря машинному обучению разработчикам больше не нужно вручную кодировать каждое правило в своих приложениях машинного зрения. Вместо этого они запрограммировали «функции», более мелкие приложения, которые могли обнаруживать определенные закономерности на изображениях. Затем они использовали алгоритм статистического обучения, такой как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений или вспомогательные векторные машины (SVM), чтобы обнаруживать шаблоны и классифицировать изображения и обнаруживать в них объекты.
Машинное обучение помогло решить многие проблемы, которые исторически были сложными для классических инструментов и подходов к разработке программного обеспечения.Например, много лет назад инженеры по машинному обучению смогли создать программное обеспечение, которое могло бы предсказывать окна выживания при раке груди лучше, чем специалисты-люди. Однако создание функций программного обеспечения потребовало усилий десятков инженеров и экспертов по раку груди и потребовало много времени на разработку.
Глубокое обучение предоставило принципиально иной подход к машинному обучению. Глубокое обучение опирается на нейронные сети — универсальную функцию, которая может решить любую проблему, которую можно представить на примерах.Когда вы предоставляете нейронную сеть с множеством помеченных примеров определенного типа данных, она сможет выделить общие закономерности между этими примерами и преобразовать их в математическое уравнение, которое поможет классифицировать будущие фрагменты информации.
Например, для создания приложения для распознавания лиц с глубоким обучением требуется только разработать или выбрать заранее сконструированный алгоритм и обучить его на примерах лиц людей, которых он должен обнаруживать. Имея достаточно примеров (множество примеров), нейронная сеть сможет обнаруживать лица без дополнительных инструкций по функциям или измерениям.
Глубокое обучение — очень эффективный метод компьютерного зрения. В большинстве случаев создание хорошего алгоритма глубокого обучения сводится к сбору большого количества помеченных обучающих данных и настройке таких параметров, как тип и количество слоев нейронных сетей и эпохи обучения. По сравнению с предыдущими типами машинного обучения, глубокое обучение проще и быстрее разрабатывать и развертывать.
Большинство современных приложений компьютерного зрения, таких как обнаружение рака, беспилотные автомобили и распознавание лиц, используют глубокое обучение.Глубокое обучение и глубокие нейронные сети перешли из концептуальной области в практические приложения благодаря доступности и развитию аппаратных средств и ресурсов облачных вычислений.
Короче не много. Это ключ к тому, почему компьютерное зрение так захватывающе: в то время как в прошлом даже суперкомпьютерам могли потребоваться дни, недели или даже месяцы, чтобы выполнить все необходимые вычисления, современные сверхбыстрые чипы и соответствующее оборудование, а также быстрый и надежный Интернет и облачные сети делают процесс молниеносным.Когда-то решающим фактором была готовность многих крупных компаний, проводящих исследования в области искусственного интеллекта, делиться своей работой с Facebook, Google, IBM и Microsoft, в частности, путем открытого доступа к некоторым из своих работ по машинному обучению.
Это позволяет другим развивать свою работу, а не начинать с нуля. В результате индустрия искусственного интеллекта набирает обороты, и эксперименты, на выполнение которых не так давно уходили недели, сегодня могут занять 15 минут. И для многих реальных приложений компьютерного зрения этот процесс происходит непрерывно за микросекунды, так что сегодня компьютер может быть, что ученые называют «ситуативно осведомленным».”
Компьютерное зрение — одна из областей машинного обучения, где основные концепции уже интегрированы в основные продукты, которые мы используем каждый день.
Но не только технологические компании используют машинное обучение для создания графических приложений.
Компьютерное зрение позволяет беспилотным автомобилям распознавать окружающую обстановку. Камеры снимают видео под разными углами вокруг автомобиля и передают его в программное обеспечение компьютерного зрения, которое затем обрабатывает изображения в режиме реального времени, чтобы находить оконечности дорог, считывать дорожные знаки, обнаруживать другие автомобили, объекты и пешеходов.После этого беспилотный автомобиль может двигаться по улицам и шоссе, избегать столкновений с препятствиями и (надеюсь) безопасно доставлять пассажиров к месту назначения.
Компьютерное зрение также играет важную роль в приложениях для распознавания лиц — технологии, которая позволяет компьютерам сопоставлять изображения лиц людей с их личностями. Алгоритмы компьютерного зрения обнаруживают черты лица на изображениях и сравнивают их с базами данных профилей лиц. Потребительские устройства используют распознавание лиц для аутентификации личности их владельцев.Приложения социальных сетей используют распознавание лиц для обнаружения и пометки пользователей. Правоохранительные органы также полагаются на технологию распознавания лиц для выявления преступников в видеопотоках.
Компьютерное зрение также играет важную роль в дополненной и смешанной реальности, технологии, которая позволяет вычислительным устройствам, таким как смартфоны, планшеты и умные очки, накладывать и встраивать виртуальные объекты в изображения реального мира. Используя компьютерное зрение, устройства дополненной реальности обнаруживают объекты в реальном мире, чтобы определять местоположение на дисплее устройства для размещения виртуального объекта.Например, алгоритмы компьютерного зрения могут помочь приложениям AR обнаруживать плоскости, такие как столешницы, стены и полы, что является очень важной частью определения глубины и размеров и размещения виртуальных объектов в физическом мире.
Компьютерное зрение также стало важной частью достижений в области здравоохранения. Алгоритмы компьютерного зрения могут помочь автоматизировать такие задачи, как обнаружение злокачественных родинок на изображениях кожи или обнаружение симптомов на рентгеновских снимках и МРТ.
Помогать компьютерам видеть оказывается очень непросто.
Изобрести машину, которая видит так, как мы, — задача обманчиво трудная, не только потому, что ее трудно заставить компьютеры делать это, но и потому, что мы не совсем уверены, как вообще работает человеческое зрение.
Изучение биологического зрения требует понимания органов восприятия, таких как глаза, а также интерпретации восприятия в головном мозге. Был достигнут большой прогресс как в построении схемы процесса, так и в обнаружении уловок и сокращений, используемых системой, хотя, как и в любом исследовании, в котором задействован мозг, предстоит пройти долгий путь.
Кредит для изображения: Майк Тамир
Многие популярные приложения компьютерного зрения пытаются распознать предметы на фотографиях; например:
Классификация объектов : Какие категории объектов представлены на этой фотографии?
Идентификация объекта : Какой тип данного объекта изображен на этой фотографии?
Проверка объекта : Есть ли объект на фотографии?
Обнаружение объектов : Где объекты на фотографии?
Обнаружение ориентира объекта : Каковы ключевые точки объекта на фотографии?
Сегментация объекта : Какие пиксели принадлежат объекту на изображении?
Распознавание объектов : Какие объекты изображены на этой фотографии и где они?
Помимо простого распознавания, другие методы анализа включают:
Анализ движения видео использует компьютерное зрение для оценки скорости объектов на видео или самой камеры.
При сегментации изображений алгоритмы разделяют изображения на несколько наборов представлений.
Реконструкция сцены создает трехмерную модель сцены, вводимую через изображения или видео.
В восстановление изображения , такие шумы, как размытие, удаляются с фотографий с помощью фильтров на основе машинного обучения.
Любое другое приложение, которое предполагает понимание пикселей с помощью программного обеспечения, можно смело назвать компьютерным зрением.
Несмотря на недавний прогресс, который впечатляет, мы еще даже не приблизились к решению компьютерного зрения.Тем не менее, уже есть несколько медицинских учреждений и предприятий, которые нашли способы применить системы CV, работающие на базе CNN, для решения реальных проблем. И эта тенденция вряд ли прекратится в ближайшее время.
Если вы хотите связаться и, кстати, знаете хорошую шутку, вы можете связаться со мной в Twitter или LinkedIn.
Спасибо за чтение! 😄 🙌
Нежное введение в компьютерное зрение
Последнее обновление 5 июля 2019 г.
Компьютерное зрение, часто сокращенно CV, определяется как область исследования, направленная на разработку методов, помогающих компьютерам «видеть» и понимать содержание цифровых изображений, таких как фотографии и видео.
Проблема компьютерного зрения кажется простой, потому что ее тривиально решают люди, даже очень маленькие дети. Тем не менее, это в значительной степени остается нерешенной проблемой, основанной как на ограниченном понимании биологического зрения, так и из-за сложности восприятия зрения в динамичном и почти бесконечно меняющемся физическом мире.
В этом посте вы найдете краткое введение в область компьютерного зрения.
Прочитав этот пост, вы будете знать:
Цель области компьютерного зрения и его отличие от обработки изображений.
Что делает проблему компьютерного зрения сложной.
Типичные проблемы или задачи, выполняемые в области компьютерного зрения.
Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для компьютерного зрения», включая пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.
Приступим.
Мягкое знакомство с компьютерным зрением
Фото Акселя Кристинссона, некоторые права защищены.
Обзор
Это руководство разделено на четыре части; их:
Желание компьютеров видеть
Что такое компьютерное зрение
Вызов компьютерного зрения
Задачи компьютерного зрения
Желание компьютеров видеть
Мы наводнены изображениями.
Смартфоны
имеют камеры, и делать фото или видео и делиться ими никогда не было так просто, что привело к невероятному росту современных социальных сетей, таких как Instagram.
YouTube может быть второй по величине поисковой системой, и каждую минуту загружаются сотни часов видео, а миллиарды видео просматриваются каждый день.
Интернет состоит из текста и изображений. Индексировать и искать текст относительно просто, но для индексирования и поиска изображений алгоритмам необходимо знать, что они содержат. В течение долгого времени содержимое изображений и видео оставалось непрозрачным, что лучше всего описывать с помощью метаописаний, предоставленных человеком, который их загрузил.
Чтобы получить максимальную отдачу от данных изображения, нам нужны компьютеры, чтобы « видеть » изображение и понимать его содержимое.
Это банальная проблема для человека, даже маленького ребенка.
Человек может описать содержание фотографии, которую он однажды видел.
Человек может резюмировать видео, которое он видел только один раз.
Человек может узнать лицо, которое он видел только однажды.
Чтобы разблокировать наши изображения и видео, нам требуются по крайней мере те же возможности от компьютеров.
Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?
Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).
Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.
Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение — это область исследований, сфокусированная на проблеме помощи компьютерам в зрении.
На абстрактном уровне цель задач компьютерного зрения состоит в том, чтобы использовать данные наблюдаемого изображения, чтобы сделать выводы о мире.
— стр. 83, Компьютерное зрение: модели, обучение и выводы, 2012 г.
Это мультидисциплинарная область, которую в широком смысле можно назвать подполем искусственного интеллекта и машинного обучения, которое может включать использование специализированных методов и общих алгоритмов обучения.
Обзор взаимосвязи искусственного интеллекта и компьютерного зрения
Как междисциплинарная область исследования, она может выглядеть запутанной, с методами, заимствованными и повторно используемыми из целого ряда разрозненных областей инженерии и информатики.
Одна конкретная проблема зрения может быть легко решена с помощью ручного статистического метода, тогда как другая может потребовать большого и сложного набора обобщенных алгоритмов машинного обучения.
Компьютерное зрение как область интеллектуальной деятельности. Как и любой другой рубеж, он захватывающий и неорганизованный, и часто нет надежных властей, к которым можно было бы обратиться. Многие полезные идеи не имеют теоретического обоснования, а некоторые теории бесполезны на практике; развитые районы широко разбросаны, и часто одно кажется совершенно недоступным для другого.
— Страница xvii, Компьютерное зрение: современный подход, 2002.
Цель компьютерного зрения — понять содержание цифровых изображений. Обычно это включает разработку методов, которые пытаются воспроизвести способность человеческого зрения.
Понимание содержимого цифровых изображений может включать извлечение описания из изображения, которое может быть объектом, текстовым описанием, трехмерной моделью и так далее.
Компьютерное зрение — это автоматическое извлечение информации из изображений.Информация может означать что угодно, от 3D-моделей, положения камеры, обнаружения и распознавания объектов до группировки и поиска содержимого изображений.
— Стр. Ix, Программирование компьютерного зрения с помощью Python, 2012 г.
Компьютерное зрение и обработка изображений
Компьютерное зрение отличается от обработки изображений.
Обработка изображений — это процесс создания нового изображения из существующего изображения, обычно каким-либо образом упрощающий или улучшающий содержание. Это тип цифровой обработки сигнала, не имеющий отношения к пониманию содержания изображения.
Данная система компьютерного зрения может требовать, чтобы обработка изображения применялась к исходным входным данным, например предварительная обработка изображений.
Примеры обработки изображений:
Нормализация фотометрических свойств изображения, таких как яркость или цвет.
Обрезка границ изображения, например центрирование объекта на фотографии.
Удаление цифрового шума с изображения, например цифровых артефактов из-за низкой освещенности.
Вызов компьютерного зрения
Помогать компьютерам видеть очень сложно.
Цель компьютерного зрения — извлекать полезную информацию из изображений. Это оказалось удивительно сложной задачей; он занимал тысячи умных и творческих умов за последние четыре десятилетия, и, несмотря на это, мы все еще далеки от того, чтобы создать универсальную «машину наблюдения».
— стр. 16, Компьютерное зрение: модели, обучение и выводы, 2012 г.
Компьютерное зрение кажется простым, возможно, потому, что оно не требует усилий для человека.
Изначально считалось, что это тривиально простая задача, которую можно решить, если ученик подключит камеру к компьютеру. После десятилетий исследований « компьютерное зрение » остается нерешенным, по крайней мере, с точки зрения соответствия возможностям человеческого зрения.
Заставить компьютер видеть — это то, что ведущие специалисты в области искусственного интеллекта считали сложностью на уровне летнего студенческого проекта в шестидесятые годы. Спустя сорок лет задача все еще не решена и кажется сложной.
— Стр. Xi, Многоканальная геометрия в компьютерном зрении, 2004.
Одна из причин заключается в том, что мы плохо понимаем, как работает человеческое зрение.
Изучение биологического зрения требует понимания органов восприятия, таких как глаза, а также интерпретации восприятия в головном мозге. Был достигнут большой прогресс как в построении схемы процесса, так и в обнаружении уловок и сокращений, используемых системой, хотя, как и в любом исследовании, в котором задействован мозг, предстоит пройти долгий путь.
Перцептивные психологи потратили десятилетия, пытаясь понять, как работает зрительная система, и, хотя они могут изобрести оптические иллюзии, чтобы разобраться в некоторых ее принципах, полное решение этой загадки остается неуловимым
— стр. 3, Компьютерное зрение: алгоритмы и приложения, 2010.
Еще одна причина, по которой это такая сложная проблема, заключается в сложности, присущей визуальному миру.
Данный объект может быть виден с любой ориентации, в любых условиях освещения, с любым типом загораживания от других объектов и так далее.Настоящая система видения должна быть способна « видеть » в любой из бесконечного числа сцен и при этом извлекать что-то значимое.
Компьютеры хорошо подходят для решения строго ограниченных задач, а не для решения неограниченных проблем, таких как зрительное восприятие.
Задачи компьютерного зрения
Тем не менее, в этой области был достигнут прогресс, особенно в последние годы с товарными системами для оптического распознавания символов и распознавания лиц в камерах и смартфонах.
Компьютерное зрение находится на исключительной стадии своего развития.Сам предмет существует с 1960-х годов, но только недавно стало возможным создавать полезные компьютерные системы, используя идеи компьютерного зрения.
— Страница xviii, Компьютерное зрение: современный подход, 2002.
Учебник по компьютерному зрению 2010 года под названием «Компьютерное зрение: алгоритмы и приложения» содержит список некоторых проблем высокого уровня, в которых мы добились успеха с компьютерным зрением.
Оптическое распознавание символов (OCR)
Осмотр машин
Розничная торговля (e.грамм. автоматические кассы)
Здание 3D модели (фотограмметрия)
Медицинская визуализация
Автомобильная безопасность
Совместное движение (например, объединение компьютерной графики с живыми актерами в фильмах)
Захват движения (мокап)
Наблюдение
Распознавание отпечатков пальцев и биометрия
Это обширная область обучения со многими специализированными задачами и методами, а также специализациями для целевых областей приложений.
Компьютерное зрение имеет широкий спектр приложений, как старых (например,g., навигация мобильных роботов, промышленная инспекция и военная разведка) и новые (например, взаимодействие человека с компьютером, поиск изображений в цифровых библиотеках, анализ медицинских изображений и реалистичная визуализация синтетических сцен в компьютерной графике).
— Страница xvii, Компьютерное зрение: современный подход, 2002.
Может быть полезно увеличить некоторые из более простых задач компьютерного зрения, с которыми вы, вероятно, столкнетесь или будете заинтересованы в решении, учитывая огромное количество общедоступных цифровых фотографий и видео.
Многие популярные приложения компьютерного зрения пытаются распознавать предметы на фотографиях; например:
Классификация объектов : Какие категории объектов представлены на этой фотографии?
Идентификация объекта : Какой тип данного объекта изображен на этой фотографии?
Проверка объекта : Есть ли объект на фотографии?
Обнаружение объектов : Где объекты на фотографии?
Обнаружение ориентира объекта : Каковы ключевые точки объекта на фотографии?
Сегментация объекта : Какие пиксели принадлежат объекту на изображении?
Распознавание объектов : Какие объекты изображены на этой фотографии и где они?
Другие распространенные примеры относятся к поиску информации; например: поиск изображений, таких как изображение, или изображений, содержащих объект.
Дополнительная литература
Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.
Книги
Статьи
Сводка
В этом посте вы обнаружили легкое введение в область компьютерного зрения.
В частности, вы выучили:
Цель области компьютерного зрения и его отличие от обработки изображений.
Что делает проблему компьютерного зрения сложной.
Типичные проблемы или задачи, выполняемые в области компьютерного зрения.
Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.
Разрабатывайте модели глубокого обучения для зрения сегодня!
Разработайте собственные модели видения за считанные минуты
… всего несколькими строками кода Python
Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision
Он предоставляет руководств для самостоятельного изучения по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое…
Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения
Пропустить академики. Только результаты.
Посмотрите, что внутри
7 удивительных примеров компьютерного и машинного зрения на практике
Несмотря на то, что первые эксперименты с компьютерным зрением начались в 1950-х годах, и его впервые начали использовать в коммерческих целях для различения печатного и рукописного текста к 1970-м годам, сегодня приложения для компьютерного зрения получили широкое распространение. выросли в геометрической прогрессии. К 2022 году ожидается, что рынок компьютерного зрения и оборудования достигнет 48 долларов.6 миллиардов. Это такая часть повседневной жизни, что вы, вероятно, регулярно сталкиваетесь с компьютерным зрением, даже если не всегда понимаете, когда и где применяется технология. Вот что такое компьютерное зрение, как оно работает и семь удивительных примеров из практики сегодня.
7 удивительных примеров компьютерного и машинного зрения на практике
Adobe Stock
Что такое компьютерное зрение (CV)?
Компьютерное зрение — это форма искусственного интеллекта, при которой компьютеры могут «видеть» мир, анализировать визуальные данные, а затем принимать на их основе решения или получать представление об окружающей среде и ситуации.Одним из движущих факторов роста компьютерного зрения является объем данных, которые мы генерируем сегодня, которые затем используются для обучения и улучшения компьютерного зрения. В нашем мире есть бесчисленные изображения и видео только со встроенных камер наших мобильных устройств. Но хотя изображения могут включать фотографии и видео, они также могут означать данные от тепловых или инфракрасных датчиков и других источников. Наряду с огромным объемом визуальных данных (более 3 миллиардов изображений публикуются в сети каждый день), вычислительные мощности, необходимые для анализа данных, теперь доступны и более доступны.Поскольку область компьютерного зрения выросла с новым оборудованием и алгоритмами, повысилась и точность идентификации объектов. Менее чем за десять лет современные системы достигли 99-процентной точности с 50-процентной, что делает их более точными, чем люди, в быстрой реакции на визуальные сигналы.
Как работает компьютерное зрение?
Один из важнейших компонентов для реализации всех возможностей искусственного интеллекта — наделить машины силой зрения.Чтобы имитировать человеческое зрение, машинам необходимо получать, обрабатывать, анализировать и понимать изображения. Огромный рост в достижении этой вехи был достигнут благодаря итеративному процессу обучения, ставшему возможным с помощью нейронных сетей. Он начинается с тщательно подобранного набора данных с информацией, которая помогает машине изучить конкретную тему. Если цель состоит в том, чтобы идентифицировать видео с кошками, как это было с Google в 2012 году, набор данных, используемый нейронными сетями, должен содержать изображения и видео с кошками, а также примеры без кошек.Каждое изображение должно быть помечено метаданными, указывающими на правильный ответ. Когда нейронная сеть просматривает данные и сигнализирует, она нашла изображение с кошкой; именно обратная связь, полученная относительно того, была ли она правильной или нет, помогает ей улучшаться. Нейронные сети используют распознавание образов, чтобы различать множество разных частей изображения. Вместо того, чтобы определять атрибуты, которые делают кошку, например, хвост и усы, программистом, машины учатся на миллионах загруженных изображений.
7 удивительных примеров компьютерного зрения
Представьте себе все, что позволяет человеческое зрение, и вы сможете начать реализовывать почти бесконечные приложения для компьютерного зрения. Вот некоторые из наиболее ярких примеров применения компьютерного зрения на практике сегодня:
Автономные автомобили
Компьютерное зрение необходимо для самостоятельного вождения автомобилей. Такие производители, как Tesla, BMW, Volvo и Audi, используют несколько камер, лидары, радары и ультразвуковые датчики для получения изображений из окружающей среды, чтобы их беспилотные автомобили могли обнаруживать объекты, разметку полос, знаки и светофоры для безопасного вождения.
Google Переводчик
Все, что вам нужно сделать, чтобы прочитать знаки на иностранном языке, — это направить камеру телефона на слова и позволить приложению Google Translate почти мгновенно подсказать вам, что они означают на выбранном вами языке. Благодаря использованию оптического распознавания символов для просмотра изображения и дополненной реальности для наложения точного перевода это удобный инструмент, использующий компьютерное зрение.
Распознавание лиц
Китай определенно находится на переднем крае использования технологии распознавания лиц, и они используют ее для работы полиции, платежных порталов, контрольно-пропускных пунктов в аэропорту и даже для выдачи туалетной бумаги и предотвращения кражи бумаги в парке Тяньтань в Пекине, среди прочего. многие другие приложения.
Здравоохранение
Поскольку 90 процентов всех медицинских данных основаны на изображениях, компьютерное зрение может найти множество применений в медицине. Ожидайте, что наши медицинские учреждения, специалисты и пациенты получат выгоду от компьютерного зрения сегодня и даже больше в будущем, от внедрения новых методов медицинской диагностики для анализа рентгеновских лучей, маммографии и других сканирований до наблюдения за пациентами для выявления проблем на более раннем этапе и оказания помощи в хирургии. его развернули в здравоохранении.
Отслеживание занятий спортом в реальном времени
Отслеживание мяча и шайбы в телевизионных спортивных передачах уже давно стало обычным явлением, но компьютерное зрение также помогает в анализе игры и стратегии, производительности и рейтингах игроков, а также в отслеживании видимости спонсорства бренда в спортивных трансляциях.
Сельское хозяйство
На выставке CES 2019 компания John Deere представила полуавтономный зерноуборочный комбайн, который использует искусственный интеллект и компьютерное зрение для анализа качества зерна во время его уборки и поиска оптимального маршрута через посевы.Компьютерное зрение также обладает огромным потенциалом для определения сорняков, чтобы гербициды можно было распылять непосредственно на них, а не на посевы. Ожидается, что это снизит количество необходимых гербицидов на 90 процентов.
Производство
Компьютерное зрение помогает производителям работать более безопасно, разумно и эффективно различными способами. Профилактическое обслуживание — лишь один из примеров, когда оборудование контролируется с помощью компьютерного зрения, чтобы вмешаться, прежде чем поломка приведет к дорогостоящему простою.Качество упаковки и продукции контролируется, а количество бракованных товаров также сокращается с помощью компьютерного зрения.
Уже существует огромное количество реальных приложений для компьютерного зрения, а технология все еще молода. По мере того как люди и машины продолжают сотрудничать, человеческий персонал будет высвобожден, чтобы сосредоточиться на более важных задачах, потому что машины будут автоматизировать процессы, основанные на распознавании изображений.
Что такое компьютерное зрение и как оно работает? Введение
Иллюстрация Эйнсли Ваггонера
Многие десятилетия люди мечтали создать машины с характеристиками человеческого интеллекта, которые могут думать и действовать как люди.Одна из самых интересных идей заключалась в том, чтобы дать компьютерам возможность «видеть» и интерпретировать окружающий мир. Вчерашняя фантастика стала фактом сегодняшнего дня.
Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и вычислительной мощности технология компьютерного зрения сделала огромный шаг вперед к интеграции в нашу повседневную жизнь. Ожидается, что к 2022 году рынок компьютерного зрения достигнет 48,6 млрд долларов, что сделает его чрезвычайно многообещающей UX-технологией.
В этой статье мы рассмотрим концепцию компьютерного зрения, обсудим, как развивалась эта технология, и поделимся несколькими отличными примерами, где эта технология может быть применена в нашей жизни.
Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на создании цифровых систем, которые могут обрабатывать, анализировать и понимать визуальные данные (изображения или видео) так же, как это делают люди. Концепция компьютерного зрения основана на обучении компьютеров обработке изображения на уровне пикселей и его пониманию. Технически машины пытаются извлекать визуальную информацию, обрабатывать ее и интерпретировать результаты с помощью специальных программных алгоритмов.
Системы человеческого зрения и компьютерного зрения обрабатывают визуальные данные аналогичным образом.Укомплектование имидж-кредита.
Вот несколько общих задач, для которых могут использоваться системы компьютерного зрения:
Классификация объектов. Система анализирует визуальный контент и классифицирует объект на фото / видео по определенной категории. Например, система может найти собаку среди всех объектов изображения.
Идентификация объекта. Система анализирует визуальный контент и идентифицирует конкретный объект на фото / видео. Например, система может найти конкретную собаку среди собак на изображении.
Сопровождение объекта. Система обрабатывает видео, находит объект (или объекты), соответствующий критериям поиска, и отслеживает его перемещение.
Как работает компьютерное зрение?
Технология компьютерного зрения имитирует работу человеческого мозга. Но как наш мозг решает проблему распознавания визуальных объектов? Одна из популярных гипотез гласит, что наш мозг полагается на шаблоны для декодирования отдельных объектов. Эта концепция используется для создания систем компьютерного зрения.
Алгоритмы компьютерного зрения, которые мы используем сегодня, основаны на распознавании образов. Мы обучаем компьютеры работе с огромным количеством визуальных данных — компьютеры обрабатывают изображения, маркируют объекты на них и находят закономерности в этих объектах. Например, если мы отправим миллион изображений цветов, компьютер проанализирует их, определит образцы, похожие на все цветы, и в конце этого процесса создаст модель «цветка». В результате компьютер сможет точно определять, является ли конкретное изображение цветком, каждый раз, когда мы отправляем им изображения.
Голан Левин в своей статье «Обработка изображений и компьютерное зрение» предоставляет технические подробности о процессе, которому машины следуют при интерпретации изображений. Короче говоря, машины интерпретируют изображения как серию пикселей, каждый из которых имеет свой собственный набор значений цвета. Например, ниже изображение Авраама Линкольна. Яркость каждого пикселя в этом изображении представлена одним 8-битным числом в диапазоне от 0 (черный) до 255 (белый). Эти числа видны программному обеспечению, когда вы вводите изображение.Эти данные предоставляются в качестве входных данных для алгоритма компьютерного зрения, который будет отвечать за дальнейший анализ и принятие решений.
Цветовые значения отдельных пикселей преобразуются в простой массив чисел, используемый в качестве входных данных для алгоритма компьютерного зрения. Изображение предоставлено openframeworks.
Эволюция компьютерного зрения
Компьютерное зрение — не новая технология; Первые эксперименты с компьютерным зрением начались в 1950-х годах, и тогда оно использовалось для интерпретации машинописного и рукописного текста.В то время процедуры анализа компьютерного зрения были относительно простыми, но требовали большой работы от операторов, которым приходилось вручную предоставлять образцы данных для анализа. Как вы, наверное, догадались, было сложно предоставить много данных вручную. К тому же вычислительной мощности было недостаточно, поэтому допустимая погрешность для этого анализа была довольно высокой.
Сегодня у нас нет недостатка в вычислительной мощности. Облачные вычисления в сочетании с надежными алгоритмами могут помочь нам решить даже самые сложные проблемы.Но не только новое оборудование в сочетании со сложными алгоритмами (мы рассмотрим их в следующем разделе) продвигает вперед технологии компьютерного зрения; впечатляющее количество общедоступных визуальных данных, которые мы генерируем каждый день, является причиной недавнего процесса, связанного с этой технологией. По данным Forbes, пользователи ежедневно публикуют в Интернете более трех миллиардов изображений, и эти данные используются для обучения систем компьютерного зрения.
Революция в области глубокого обучения
Чтобы понять недавний процесс развития технологии компьютерного зрения, нам нужно погрузиться в алгоритмы, на которых основана эта методика.Современное компьютерное зрение основывается на глубоком обучении, особом подмножестве машинного обучения, которое использует алгоритмы для извлечения информации из данных. С другой стороны, машинное обучение опирается на искусственный интеллект, который выступает в качестве основы для обеих технологий (ознакомьтесь с лучшими практиками проектирования ИИ, чтобы узнать больше о дизайне для ИИ).
Глубокое обучение подходит для машинного обучения, подмножества искусственного интеллекта. Изображение предоставлено Nvidia.
Глубокое обучение представляет собой более эффективный способ реализации компьютерного зрения — он использует особый алгоритм, называемый нейронной сетью.Нейронные сети используются для извлечения шаблонов из предоставленных выборок данных. Алгоритмы основаны на человеческом понимании того, как функционирует мозг, в частности, на взаимосвязях между нейронами в коре головного мозга.
На центральном уровне нейронной сети находится перцептрон, математическое представление биологического нейрона. Подобно биологическим нейронам в коре головного мозга, возможно иметь несколько слоев взаимосвязанных перцептронов. Входные значения (необработанные данные) проходят через сеть, созданную перцептронами, и попадают в выходной слой, который является предсказанием или высоко обоснованным предположением об определенном объекте.Например, в конце анализа машина может классифицировать объект с достоверностью X%.
Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, в то время как глубокое обучение опирается на слои искусственных нейронных сетей (ИНС). Изображение предоставлено Quora.
Где мы можем применить технологию компьютерного зрения
Некоторые люди думают, что компьютерное зрение — это что-то из далекого будущего дизайна. Не правда. Компьютерное зрение уже интегрировано во многие области нашей жизни. Ниже приведены лишь несколько ярких примеров того, как мы используем эту технологию сегодня:
Организация контента
Системы компьютерного зрения уже помогают нам организовывать наш контент.Apple Photos — отличный тому пример. Приложение имеет доступ к нашим коллекциям фотографий, автоматически добавляет теги к фотографиям и позволяет нам просматривать более структурированную коллекцию фотографий. Что делает Apple Photos отличным, так это то, что приложение создает для вас тщательно отобранный вид ваших лучших моментов.
В разделе «Для вас» приложения «Фото» для iOS вы можете увидеть избранный контент, созданный приложением, чтобы вы могли просматривать свои любимые моменты. Изображение предоставлено Apple.
Распознавание лиц
Технология распознавания лиц используется для сопоставления фотографий лиц людей с их личностями.Эта технология интегрирована в основные продукты, которые мы используем каждый день. Например, Facebook использует компьютерное зрение для идентификации людей на фотографиях.
Распознавание лиц — важнейшая технология биометрической аутентификации. Многие мобильные устройства, доступные сегодня на рынке, позволяют пользователям разблокировать устройства, показывая свое лицо. Фронтальная камера используется для распознавания лиц; мобильные устройства обрабатывают это изображение и на основе анализа могут определить, авторизован ли человек, который держит устройство, на этом устройстве.Прелесть этой технологии в том, что она работает очень быстро.
Дополненная реальность
Компьютерное зрение — ключевой элемент приложений дополненной реальности. Эта технология помогает приложениям дополненной реальности обнаруживать физические объекты (как поверхности, так и отдельные объекты в заданном физическом пространстве) в реальном времени и использовать эту информацию для размещения виртуальных объектов в физической среде.
Приложение Ikea Place использует AR, чтобы помочь пользователям понять, впишется ли мебель, которую они хотят купить, в их интерьер.Изображение предоставлено Wired.
Беспилотные автомобили
Компьютерное зрение позволяет автомобилям распознавать свое окружение. В умном автомобиле есть несколько камер, которые снимают видео с разных углов и отправляют видео в качестве входного сигнала в программное обеспечение компьютерного зрения. Система обрабатывает видео в реальном времени и обнаруживает такие объекты, как дорожная разметка, объекты рядом с автомобилем (например, пешеходы или другие автомобили), светофоры и т. Д. Одним из наиболее ярких примеров применения этой технологии является автопилот в автомобилях Tesla. .

Видео Tesla демонстрирует, как работает автопилот в Tesla Model 3. Видео предоставлено YouTube.
Health
Информация об изображении является ключевым элементом диагностики в медицине, поскольку на нее приходится 90 процентов всех медицинских данных. Многие медицинские диагнозы основаны на обработке изображений — рентгеновских снимках, МРТ и маммографии, и это лишь некоторые из них. А сегментация изображений доказала свою эффективность при анализе медицинских снимков. Например, алгоритмы компьютерного зрения могут обнаружить диабетическую ретинопатию, самую быстрорастущую причину слепоты.Компьютерное зрение может обрабатывать изображения задней части глаза (см. Ниже) и оценивать их по наличию и серьезности заболевания.
Алгоритмы компьютерного зрения могут использоваться для обработки фотографий глазного дна сетчатки для выявления диабетической ретинопатии. Изображение предоставлено ai.googleblog.
Обнаружение рака — еще один примечательный пример. Точность диагностики различных форм рака имеет жизненно важное значение. Согласно Google, инструменты компьютерного зрения помогают обнаруживать метастазы рака с гораздо большей точностью, чем врачи-люди.Ниже вы можете увидеть крупный план биопсии лимфатического узла. Ткань содержит метастазы рака груди, а также области, похожие на опухоль, но доброкачественные. Алгоритм компьютерного зрения успешно определяет область опухоли (ярко-зеленый) и не путается с нормальными областями, которые выглядят как опухоли.
Применение технологии компьютерного зрения во время биопсии лимфатических узлов может помочь обнаружить область опухоли. Изображение предоставлено Google.
Сельское хозяйство
Многие сельскохозяйственные организации используют компьютерное зрение для наблюдения за урожаем и решения общих сельскохозяйственных проблем, таких как появление сорняков или дефицит питательных веществ.Системы компьютерного зрения обрабатывают изображения со спутников, дронов или самолетов и пытаются обнаружить проблемы на ранней стадии, что помогает избежать ненужных финансовых потерь.
Заключение
Компьютерное зрение — популярная тема в статьях о новых технологиях. Другой подход к использованию данных — вот что отличает эту технологию. Огромные объемы данных, которые мы создаем ежедневно и которые некоторые люди считают проклятием нашего поколения, на самом деле используются в наших интересах — данные могут научить компьютеры видеть и понимать объекты.Эта технология также демонстрирует важный шаг, который наша цивилизация делает на пути к созданию искусственного интеллекта, который будет таким же сложным, как люди.
Введение в компьютерное зрение | Что такое компьютерное зрение
Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon
Содержание
1. Что такое компьютерное зрение?
2. Как работает компьютерное зрение?
3. Отличие компьютерного зрения от смежных областей.
4. Где можно применить технологию компьютерного зрения?
5. Три проекта компьютерного зрения для начинающих.
6. Заключение
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение, сокращенно «CV», — это область искусственного интеллекта в компьютерных науках, которая фокусируется на получении значимой информации из цифровых изображений, видео и других визуальных входов. Затем на основе этой информации дайте рекомендации или выполните действия. Подобно тому, как ИИ дает мозг компьютеру, CV дает компьютеру глаза.CV позволяет системе видеть, наблюдать и понимать вещи. Работа компьютерного зрения очень похожа на человеческое зрение, за исключением того, что у людей есть преимущество. Концепция компьютерного зрения в основном основана на развитии способности компьютеров обрабатывать изображение на уровне пикселей, анализировать и понимать его.
Подобно тому, как у человека есть сетчатка, зрительные нервы и зрительная кора для выполнения этих функций, компьютерное зрение имеет камеры, данные и алгоритмы, которые намного быстрее, чем человеческие глаза.Он может быстро превзойти человеческие возможности, анализируя тысячи продуктов или процессов в минуту и замечая незаметные дефекты или проблемы.
Как работает компьютерное зрение?
Как мы знаем, CV следует за людьми во всех смыслах, поэтому вопрос в том, как наш мозг решает проблему распознавания визуальных объектов (или просто как человек знает, что это за цветок — роза, лилия или жасмин)? Одна из самых популярных гипотез гласит, что для декодирования отдельных объектов наш мозг полагается на шаблоны.Эта концепция применима для создания систем компьютерного зрения.
Сегодня концепция распознавания образов используется в алгоритмах компьютерного зрения. Огромный объем визуальных данных включает в себя компьютерную обработку изображений, маркировку объектов на них и поиск закономерностей в этих объектах, которые используются для обучения компьютеров.
Например, если мы отправим миллиард изображений растений, компьютер проанализирует их, определит образцы, похожие на все растения, и в конце этого процесса создаст модель «растения».«В результате компьютер сможет точно определять, является ли конкретное изображение растением, каждый раз, когда мы отправляем им изображения. Требуется много данных, то есть огромное количество изображений растений и связанных с ними элементов, чтобы изучить различия и распознать растение, особенно то, которое не имеет дефектов.
Для этого используются две основные технологии, включая сверточную нейронную сеть (CNN) и тип машинного обучения, называемый глубоким обучением. Чтобы научить компьютеры контексту визуальных данных, глубокое обучение использует алгоритмические модели.Компьютер будет «смотреть» на данные, если через модель подается достаточно данных, и учится отличать одно изображение от другого. Алгоритмы позволяют машине учиться сама по себе, поэтому людям не нужно программировать ее для распознавания изображения.
CNN используется для «взгляда» на алгоритм машинного обучения или глубокого обучения.
Он разбивает изображения на пиксели, которым присвоены теги или метки.
Он использует метки для выполнения сверток (вычисление двух функций для предоставления третьей функции) и делает прогнозы относительно того, что он «видит».”
Пока прогнозы не начнут возвращать истину, нейронная сеть выполняет свертки и в очень серии итераций проверяет точность своих прогнозов. Затем распознавайте изображения почти как люди.
Как отличить компьютерное зрение от смежных областей
Важно знать, что компьютерное зрение дает больше возможностей, чем другие области, такие как обработка изображений или машинное зрение, с которыми оно имеет несколько общих характеристик. Давайте посмотрим на различия между полями.
Обработка изображений
Обработка изображений сконцентрирована на обработке необработанных изображений с целью использования некоторого бесшумного преобразования. Обычно цель состоит в том, чтобы улучшить изображения или подготовить их в качестве входных данных для выбранной задачи, тогда как в компьютерном зрении цель состоит в том, чтобы объяснить и объяснить изображения. например, операции уменьшения шума, контраста или поворота, типичные компоненты обработки изображения, выполняются на уровне пикселей и не требуют особого представления об изображении, что позволяет немного понять, что в нем происходит.
Машинное зрение
Это выбранный случай, когда компьютерное зрение используется для выполнения некоторых действий, обычно на производственных или производственных линиях. В отрасли системы машинного зрения могут помочь в производстве продуктов, проверяя контейнеры на линии (чистые ли они, пустые и не повреждены ли?) или проверяя, что конечный продукт правильно запечатан.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение может решать более сложные задачи, такие как распознавание лиц (используется, например, Snapchat для использования фильтров), подробный анализ изображений, который позволяет осуществлять визуальный поиск, такой же, как те, которые выполняет Google Images, или методы идентификации.
Где можно применить технологии компьютерного зрения
Некоторые люди думают, что компьютерное зрение — это несколько вещей из далекого будущего дизайна. Не правда. Компьютерное зрение уже интегрировано в разные области нашей жизни. Ниже приведены лишь некоторые примечательные примеры того, как мы используем эту технологию сегодня:
Организация содержания
Важнейшее значение систем компьютерного зрения уже присутствует в наших телефонах, так как они помогают нам организовывать наш контент. Apple Photos — отличный пример организации контента (фотографий).Приложение запрашивает разрешение на доступ, и если разрешение предоставлено нашим коллекциям фотографий, оно автоматически добавляет метки или теги к изображениям и позволяет нам находить более структурированную и упорядоченную коллекцию фотографий на основе меток. Apple Photos великолепны только потому, что приложение создает тщательно подобранный вид ваших лучших моментов.
Распознавание лиц
Технология распознавания лиц используется для сопоставления фотографий лиц людей с их личностями. Эта технология интегрирована в основные продукты, которые мы используем ежедневно.Например, Facebook использует компьютерное зрение, чтобы замечать людей на фотографиях.
Распознавание лиц может быть важной технологией для идентификации. Самая распространенная и важная функция, доступная в мобильных устройствах, — это блокировка лица, которая позволяет пользователям разблокировать мобильные устройства, просто показывая свои лица. Это повышает безопасность, а также снижает нагрузку на запоминание паролей всякий раз, когда вам нужно их разблокировать. Для распознавания лиц используется фронтальная камера; мобильные устройства обрабатывают это изображение и с помощью поддерживаемого анализа могут определить, разрешен ли на этом устройстве тот, кто держит инструмент.Эта технология удивляет, что она работает быстро.
Дополненная реальность
Компьютерное зрение может быть основным элементом приложений дополненной реальности. Эта технология помогает приложениям дополненной реальности обнаруживать физические объекты (как поверхности, так и отдельные объекты в заданном физическом пространстве) в реальном времени и использовать эту информацию для позиционирования виртуальных объектов в физической среде.
Беспилотные автомобили
Компьютерное зрение позволяет автомобилям создавать ощущение своего окружения.Мудрый автомобиль оснащен несколькими камерами, которые снимают видео с разных углов и отправляют видео в качестве сигнала в программное обеспечение компьютерного зрения. Система обрабатывает видео в режиме реального времени и обнаруживает такие объекты, как светофор, объекты рядом с автомобилем (например, пешеходы или другие транспортные средства), дорожную разметку и т. Д. Одним из наиболее заметных примеров применения этой технологии является автопилот в Tesla. машины.
Здоровье
Информация об изображении может быть ключевым элементом диагностики в медицине, поскольку на нее приходится 90 процентов всех медицинских данных.Многие медицинские диагнозы поддерживаются обработкой изображений — рентгеновские снимки, МРТ и маммография, и это лишь некоторые из них. А при анализе медицинских снимков сегментация изображений доказала свою эффективность. например, алгоритмы компьютерного зрения могут обнаружить диабетическую ретинопатию — наиболее быстрорастущее объяснение слепоты. Компьютерное зрение может обрабатывать изображения тыла внимания (см. Ниже) и оценивать их по наличию и серьезности заболевания.
Обнаружение рака — еще один примечательный пример. Важна точность диагностики различных видов рака.Вместе с Google инструменты компьютерного зрения помогают обнаруживать метастазы рака с гораздо большей точностью, чем врачи-люди. Ниже вы увидите крупный план биопсии лимфатической ткани. Ткань содержит метастазы карциномы, а также области, которые выглядят так же, как опухоль, но являются доброкачественными. алгоритм компьютерного зрения успешно определяет область опухоли (ярко-зеленый) и его не путают обычные области, которые выглядят как опухоли.
Сельское хозяйство
Многие сельскохозяйственные организации используют компьютерное зрение для наблюдения за урожаем и решения общих сельскохозяйственных проблем, таких как появление сорняков или дефицит питательных веществ.Системы компьютерного зрения обрабатывают изображения со спутников, дронов или самолетов и пытаются обнаружить проблемы на ранней стадии, что помогает избежать ненужных финансовых потерь.
Проекты компьютерного зрения в области науки о данных для начинающих
1. Обнаружение лица и глаз с помощью каскадов Хаара
Обнаружение лица и глаз может быть проектом, который принимает во время кадра видеоизображения в качестве входных данных и выводит положение глаз и лица (в координатах x-y) в этом кадре изображения.Скрипт довольно прост для понимания и использует каскады Хаара для определения лица и, следовательно, глаз, если они находятся в кадре изображения.
Полный код для обнаружения лица и глаз с помощью каскадов Хаара:
 импортировать numpy как np
импорт cv2
# несколько каскадов: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades
#https: //github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
face_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_frontalface_default.xml ')
#https: //github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_eye.xml')
cap = cv2.VideoCapture (0)
 , а  1:
   ret, img = cap.read ()
   серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   Faces = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1.3, 5)
  для  (x, y, w, h)  в  гранях:
       cv2.rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (255,0,0), 2)
       roi_gray = серый [y: y + h, x: x + w]
       roi_color = img [y: y + h, x: x + w]
       глаза = глаз_каскад.detectMultiScale (roi_gray)
  для  (ex, ey, ew, eh)  в  глазах:
           cv2.rectangle (roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0,255,0), 2)
   cv2.imshow ('img', img)
   k = cv2.waitKey (30) и  0xff
  , если  k == 27:
       перерыв
cap.release () 
2. согласование с шаблоном
Сопоставление с шаблоном может быть проектом, который выполняется во время шаблона изображения и сопоставляет его с рамкой изображения, и используется в цифровой обработке изображений для поиска небольших частей изображения, которые соответствуют шаблонному изображению.
Полный код для сопоставления шаблонов:
 импорт CV2
импортировать numpy как np
# Прочтите файл здесь
img_rgb = cv2.imread ('opencv-template-matching-python-tutorial.jpg')
# Преобразовать цвет в оттенки серого
img_gray = cv2.cvtColor (img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread ('opencv-template-for-matching.jpg', 0)
w, h = template.shape [:: - 1]
res = cv2.matchTemplate (img_gray, шаблон, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
порог = 0,8
loc = np.where (res> = порог)
  для  pt  в  zip (* loc [:: - 1]):
   cv2.прямоугольник (img_rgb, pt, (pt [0] + w, pt [1] + h), (0,255,255), 2)
cv2.imshow ('Обнаружено', img_rgb) 
 
3. Извлечение переднего плана с помощью grabCut
Извлечение переднего плана с использованием grabCut может быть проектом, который извлекает элемент переднего плана из кадра изображения. В этом руководстве Sentdex по извлечению переднего плана используется его собственное изображение в качестве тестового изображения для учебного пособия, но вы сможете сопоставить его с изображением, которое вам подходит.
Полный код для извлечения переднего плана с использованием grabCut:
 импортировать numpy как np
импорт cv2
из matplotlib импортировать pyplot как plt
img = cv2.imread ('opencv-python-foreground-extract-tutorial.jpg')
маска = np.zeros (img.shape [: 2], np.uint8)
bgdModel = np.zeros ((1,65), np.float64)
fgdModel = np.zeros ((1,65), np.float64)
rect = (161,79,150,150)
cv2.grabCut (img, маска, прямоугольник, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where ((маска == 2) | (маска == 0), 0,1) .astype ('uint8')
img = img * mask2 [:,:, np.newaxis]
plt.imshow (img)
plt.colorbar ()
plt.show () 
 
Заключение
Компьютерное зрение — самая популярная тема в современном технологически развивающемся мире.Новаторский подход к использованию данных — вот что делает эту технологию уникальной. Огромные объемы данных, которые мы создаем ежедневно, используются, чтобы научить компьютеры внимательно видеть и понимать объекты. Эта статья поможет вам изучить основы компьютерного зрения.
No related posts.

2. Виды информации. Представление информации.

Виды информации по способу восприятия

ХОД УРОКА

I. Организационный момент.

II. Сообщение темы урока и постановка целей.

III. Актуализация опорных знаний

IV. Объяснение нового материала.

V. Самостоятельная работа.

VI. Рефлексия.

VII. Домашнее задание:

Информация — урок. Информатика, 5 класс.

Базовый модуль №1 Информация и информационные процессы

Базовый модуль №1

Урок №2

Конференция «Роль источников визуальной информации в информационном обеспечении исторической науки»

Ивановский медицинский колледж Шуйский филиал

Занятие 1. Понятие информации. Виды и свойства информаци.

Г) визуальная, аудиальная, обонятельная, тактильная, вкусовая;

Статьи к прочтению:

Репрезентативные системы модальности нлп

Похожие статьи:

Что такое компьютерное зрение? | IBM

Как машины интерпретируют визуальный мир

Что такое компьютерное зрение?

48,6 млрд долларов

Краткая история компьютерного зрения

Как работает компьютерное зрение?

Исследование изображений на пиксельных уровнях

Тогда есть сверточные нейронные сети

Как это делают CNN?

Примеры задач компьютерного зрения

Реальные приложения компьютерного зрения

Распознавание лиц

Беспилотные автомобили

Медицинская визуализация

Модерация контента

350 миллионов

Наблюдение

Проблемы компьютерного зрения

Наши знания ограничены

Визуальный мир сложен

CV привязано к оборудованию

Узкого AI недостаточно

Предоставление машинного зрения

Все, что вы когда-либо хотели знать о компьютерном зрении. | Илия Михайлович

Вот почему это так круто.

Нежное введение в компьютерное зрение

Обзор

Желание компьютеров видеть

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение и обработка изображений

Вызов компьютерного зрения

Задачи компьютерного зрения

Дополнительная литература

Книги

Статьи

Сводка

Разрабатывайте модели глубокого обучения для зрения сегодня!

Разработайте собственные модели видения за считанные минуты

Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения

7 удивительных примеров компьютерного и машинного зрения на практике

Что такое компьютерное зрение и как оно работает? Введение

Как работает компьютерное зрение?

Эволюция компьютерного зрения

Революция в области глубокого обучения

Где мы можем применить технологию компьютерного зрения

Организация контента

Распознавание лиц

Дополненная реальность

Беспилотные автомобили

Health

Сельское хозяйство

Заключение

Введение в компьютерное зрение | Что такое компьютерное зрение

Содержание

Что такое компьютерное зрение?

Как работает компьютерное зрение?

Как отличить компьютерное зрение от смежных областей

Обработка изображений