العيون البشرية مصممة للرؤية، لكن فهم ما نراه متروك لأدمغتنا.
نفس المفهوم ينطبق على أجهزة الكمبيوتر، التي يمكنها حفظ وقص وتحرير الصور ولكنها تحتاج إلى قدرات محددة لتفسير وفهم المعلومات البصرية. الرؤية الحاسوبية هي مجال الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم البيانات البصرية مثل الصور ومقاطع الفيديو.
تتضمن هذه العملية تطوير خوارزميات وأنظمة يمكنها معالجة وتحليل واتخاذ قرارات بناءً على البيانات البصرية.
إليك نظرة على الخطوات المشاركة:
1. الحصول على الصورة
التقاط البيانات البصرية باستخدام الكاميرات أو أجهزة الاستشعار أو الأجهزة الأخرى.
2. معالجة الصورة
تحسين ومعالجة الصور لتحسين جودتها أو استخراج معلومات مفيدة، باستخدام تقنيات مثل الترشيح وكشف الحواف وتقليل الضوضاء.
3. استخراج الميزات
تحديد ووصف الميزات أو الأنماط الرئيسية في الصورة، مثل الحواف والزوايا والملمس والأشكال.
4. التعرف على الكائنات
تحديد وتصنيف الكائنات داخل الصورة من خلال تدريب النماذج للتعرف على فئات مختلفة من الكائنات، مثل السيارات والأشخاص أو الحيوانات.
5. فهم المشهد
تفسير السياق والعلاقات بين الكائنات في صورة أو فيديو.
6. تحليل الحركة
تحليل الحركة ضمن تسلسل من الصور أو إطارات الفيديو، بما في ذلك تتبع الكائنات عبر الوقت وكشف الحركة وتفسير الأفعال البشرية.
7. الرؤية ثلاثية الأبعاد
فهم البنية ثلاثية الأبعاد للمشهد من الصور ثنائية الأبعاد.
الشبكات العصبية التطبيقية (CNNs) هي تقنية حاسمة في التعلم العميق، تمكّن من التعلم التلقائي للميزات من مجموعات بيانات كبيرة من الصور المُصنفة.
لفهم المزيد حول التعلم العميق، يرجى الرجوع إلى مقالنا السابق: التعلم العميق
عملية كيفية “رؤية” أجهزة الكمبيوتر تتضمن التقاط البيانات البصرية ومعالجتها مسبقاً وتطبيق خوارزميات مختلفة لاستخراج وفهم المعلومات من الصور ومقاطع الفيديو. التقنيات الرئيسية تشمل تقسيم الصورة وكشف الكائنات والتصنيف. التعلم العميق، خاصة من خلال CNNs، أحدث ثورة في الرؤية الحاسوبية من خلال تمكين تحليل أكثر دقة وكفاءة للبيانات البصرية، مما أدى إلى مجموعة واسعة من التطبيقات عبر صناعات مختلفة.
تستخدم Valify الرؤية الحاسوبية في منتج التعرف على الوجه الخاص بها. فريق التعلم الآلي لدينا درّب أجهزة الكمبيوتر لفهم ملامح الوجه البشري وكشف متى تتغير هذه الملامح.
