Computer Vision là Một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và khoa học, computer được con người tạo ra với mục đích, có khả năng và trí tuệ nhìn và hiểu như con người. 

Nhìn máy móc được tạo ra bằng phương pháp không hề đơn giản, như những gì chúng ta đã thấy. Một chiếc máy móc như vậy được tạo ra không chỉ phức tạp, Mà thực sự không thể lý giải được tính năng thị giác của nó hoạt động như thế nào.

Ngoại trừ Marvin Minsky người tiên phong của AI (trí tuệ nhân tạo ), không ai nghĩ điều này là dễ dàng cả. năm 1966 các học sinh của anh ấy vì đã được một người nổi tiếng chỉ dẫn [giải thích điều gì đó? bằng cách nào đó kết nối máy ảnh với máy tính]. Nhìn thấy nó. Tuy nhiên cái này thì cách đây từ 50 năm trước, những nghiên cứu đó đến nay vẫn chưa hoàn thành. 

mô phỏng thị giác con người được phân ra làm 3 giai đoạn liên tục ( tương đồng với cách nhìn nhận của con người). Mô phỏng mắt ( thu nhận - rất khó ), Mô phỏng vỏ não trực quan ( xử lý - rất khó ), mô phỏng lưu trữ não bộ ( phân tích – khó nhất ).

入場料

Mô phỏng mắt là lĩnh vực thành công nhất của chúng ta. Trong vài thập kỷ qua, con người đã tạo ra các cảm biến và bộ xử lý hình ảnh giống với (có phần tốt hơn) khả năng nhìn của mắt con người.

Với một thấu kính lớn hơn, hoàn hảo về mặt quang học và các subpixel bán dẫn kích thước nanomet lớn hơn, Máy ảnh ngày nay có độ chính xác cao, độ nhạy bén tới đáng kinh ngạc. Camera có thể chụp hàng nghìn tấm ảnh mỗi giây, chúng có thể phát hiện từ xa với độ chính xác cao.

Mặc dù có độ chính xác cao, nhưng nó trông giống như pinhole camera thế kỷ 19. Nó đơn giản là ghi lại sự phân bố của các photon theo hướng đã định. Cảm biến Camera tân tiến nhất cũng không thể phát hiện board.

Nếu nói theo cách khác thì phần cứng có thể sẽ bị giới hạn bởi phần mềm, như vậy sẽ có một vấn đề rất lớn, hơn nữa máy máy ảnh ngày nay có tính năng rất linh hoạt, thông qua cơ năng giúp chúng ta có thể nghiên cứu những nền tảng tuyệt vời.

Thuyết Minh

Não bộ được cấu trúc từ số 0, Bao gồm những hình ảnh dần lấp đầy trái tim. Não bộ thực hiện nhiều nhiệm vụ trực quan hơn bất kỳ công việc nào khác, Như vậy chúng sẽ được mở rộng đến cấp độ tế bào. Có Hàng tỷ tế bào làm việc cùng nhau để tạo mẫu và bắt tín hiệu. 

Một nhóm thần kinh Neuron sẽ được thông báo những trường hợp nếu có sự khác biệt dọc theo đường đi (ở một góc nhất định, chẳng hạn như di chuyển nhanh hơn hoặc di chuyển theo một hướng khác). Các mạng lưới thần kinh cấp cao, các mẫu này sẽ tích hợp các vào siêu mẫu. Nhiều thông tin sẽ được bổ sung dần dần: đồng yên trắng, đường màu đen, gia tăng kích cỡ.vv..các thông tin mới nếu được thêm vào sẽ được hiển thị trên màn hình.

Computer vision đầu tiên nghiên cứu bởi một mạng Neuron rất phức tạp, rất khó để có thể tiếp cận lý giải, giải thích chúng. Càng nhìn cuốn sách càng trông giống như > mẫu này tồn tại> nếu không thì nó sẽ giống như thế này.

Đối với một số môn học thì cái này có chức năng rất tuyệt vời, Mô tả từng trường hợp, có nhiều quan điểm, biến đổi màu sắc, chuyển động..vv. có thể tưởng tượng thấy nó khó khăn như thế nào, Ngay cả mức độ nhận thức của em bé, cũng cần đến một lượng dữ liệu thông tin khổng lồ.

Hoạt động của não bộ nhờ sự bắt chước tiếp cận từ dưới lên, sẽ có nhiều hứa hẹn hơn. Computer thì áp dụng một chuỗi chuyển đổi cho hình ảnh,  đường viền, các đối tượng mà nó tham chiếu, góc nhìn, có thể tìm thấy các hoạt động đó. Quá trình này đòi hỏi cần nhiều số liệu tính toán và thống kê, nhưng chỉ số liệu cần thiết. về não bộ con người và những hình ảnh đã từng được dạy. 

Những hình ảnh trên là (Từ Phòng thí nghiệm E tại Đại học Purdue), computer hiển thị các đối tượng được đánh dấu (theo cách tính của nó), hiển thị các động tác dựa trên các ví dụ khác về đối tượng và sự chắc chắn về mức độ thống kê.

Những người ủng hộ phương pháp này [tôi đã nói với bạn] có lẽ đã nói rồi. Cho đến những năm gần đây, Việc tạo ra và thao tác các mạng nơron nhân tạo dần trở lên khó khăn hơn do khối lượng tính toán quá lớn. Những tiến bộ trong tính toán song song hơn lên các vấn đề này đã giảm thiểu. Những nghiên cứu để có thể mô phỏng não bộ con người và việc sử dụng hệ thống này đã bùng nổ tăng mạnh. Nhận dạng mẫu vẫn đang tăng tốc và chúng tôi đang không ngừng tiến bộ liên tục. 

Giải Thích

Dĩ nhiên, Cho dù nó đứng yên hay di chuyển, cho dù không ăn khớp hay bất động, cho dù gặp bất cứ tình huống nào, từ mọi góc độ có thể xây dựng một cấu trúc nhận diện dạng táo, vẫn không thể nhận dạng được mặt màu cam.

Các bộ phận còn lại của não bộ : ký ức ngắn hay dài, dữ liệu cảm giác, chú ý, tri giác, Những lesson về tương tác với thế giới. được viết trong Neuron thần kinh của não bộ. nó khó hiểu và phức tạp hơn những gì chúng ta đã thấy, khó có thể lý giải được.

Ở đó, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo hợp nhất. Nhà khoa học máy tính, kỹ sư, tâm lý học, khoa học thần kinh, Vẫn chưa có định nghĩa nào giữa các nhà triết học về cách thức hoạt động của của não bộ, chứ đừng nói đến mô phỏng. 

Mặc dù chỉ là vừa mới bắt đầu, nhưng computer vision thì đã rất là có ích, có thể xác nhận (ID khuôn mặt ) khuôn mặt của bạn bên trong camera, nụ cười khuôn mặt. giống như xe đang di chuyển tự động vẫn có thể xác nhận được biển báo hay người đi bộ. Hay như những con robot ngoài công trường, nhận biết được sản phẩm, sau đó gửi tín hiệu cho con người.

Sẽ còn một chặng đường dài phía trước, cho đến ngày chúng giống y như con người, những gì các anh ấy làm được trên con đường đó thì thật là tuyệt vời.

※以下通り弊社の連絡先

アカウントマネージャー: トゥイ(日本語・英語対応可)

電話番号:　(+84)2462 900 388

メール:  konnichiwa@hachinet.jp

お電話でのご相談/お申し込み等、お気軽にご連絡くださいませ。

Tags

ご質問がある場合、またはハチネットに協力する場合
こちらに情報を残してください。折り返しご連絡いたします。