بینایی رایانه‌ای

از ویکی‌پدیا، دانشنامهٔ آزاد
پرش به: ناوبری، جستجو

بینایی رایانه‌ای یا بینایی کامپیوتری (Computer vision) یا بینایی ماشینی (Machine vision) یکی از شاخه‌های مدرن، و پرتنوع هوش مصنوعی است که با ترکیب روش‌های مربوط به پردازش تصاویر[۱] و ابزارهای یادگیری ماشینی[۲] رایانه‌ها را به بینایی اشیاء، مناظر، و «درک» هوشمند خصوصیات گوناگون آنها توانا می‌گرداند.

کاوش در داده‌ها[ویرایش]

مقالهٔ اصلی: کاوش‌های ماشینی در داده‌ها

بینایی ماشینی را می‌توان یکی از مصادیق و نمونه‌های بارز زمینهٔ مادر و اصلی‌تر کاوش‌های ماشینی داده‌ها به‌حساب آورد که در آن داده‌ها تصاویر دوبعدی یا سه‌بعدی هستند، که آن‌ها را با استفاده از هوش مصنوعی آنالیز می‌کنند.

وظایف اصلی در بینایی رایانه‌ای[ویرایش]

تشخیص شیء[ویرایش]

تشخیص حضور و/یا حالت شیء در یک تصویر. به عنوان مثال:

پیگیری[ویرایش]

پیگیری اشیاء شناخته شده در میان تعدادی تصویر پشت سر هم. به عنوان مثال:

  • پیگیری یک شخص هنگامی که در یک مرکز خرید راه می‌رود.

تفسیر منظره[ویرایش]

ساختن یک مدل از یک تصویر/تصویر متحرک. به‌عنوان مثال:

  • ساختن یک مدل از ناحیهٔ پیرامونی به کمک تصاویری که از دوربین نصب شده بر روی یک ربات گرفته می‌شوند.

خودمکان‌یابی[ویرایش]

مشحص کردن مکان و حرکت خود دوربین به عنوان عضو بینایی رایانه. به‌عنوان مثال:

سامانه‌های بینایی رایانه‌ای[ویرایش]

یک سامانهٔ نوعی بینایی رایانه‌ای را می‌توان به زیرسامانه‌های زیر تقسیم کرد:

تصویربرداری[ویرایش]

تصویر یا دنباله تصاویر با یک سامانه تصویربرداری(دوربین، رادار، لیدار، سامانه توموگرافی) برداشته می‌شود. معمولاً سامانه تصویربرداری باید پیش از استفاده تنظیم شود.

پیش‌پردازش[ویرایش]

در گام پیش‌پردازش، تصویر در معرض اَعمال «سطح پایین» قرار می‌گیرد. هدف این گام کاهش نوفه (کاهش نویز - جدا کردن سیگنال از نویز) و کم‌کردن مقدار کلی داده‌ها است. این کار نوعاً با به‌کارگیری روش‌های گوناگون پردازش تصویر(دیجیتال) انجام می‌شود. مانند:

استخراج ویژگی[ویرایش]

هدف از استخراج ویژگی کاهش دادن بیش تر داده‌ها به مجموعه‌ای از ویژگی‌هاست، که باید به اغتشاشاتی چون شرایط نورپردازی، موقعیت دوربین، نویز و اعوجاج ایمن باشند. نمونه‌هایی از استخراج ویژگی عبارت‌اند از:

ثبت[ویرایش]

هدف گام ثبت برقراری تناظر میان ویژگی‌های مجموعه برداشت شده و ویژگی‌های اجسام شناخته‌شده در یک پایگاه داده‌های مدل و/یا ویژگی‌های تصویر قبلی است. در گام ثبت باید به یک فرضیه نهایی رسید. چند روش این کار عبارت‌اند از:

پانوشته‌ها[ویرایش]

  1. Image processing
  2. Machine learning

پیوندهای برونی[ویرایش]

جستارهای وابسته[ویرایش]

منابع[ویرایش]

  • Gonzalez, R. C. , and Woods, R. E. Digital Image Processing, 2nd edition, Prentice-Hall, Inc. , 2002