Computer Vision

Computer Vision er et felt inden for kunstig intelligens (AI), der fokuserer på at gøre computere i stand til at fortolke og forstå den visuelle verden. Ved at udnytte digitale billeder fra kameraer, videoer og dybe læringsmodeller kan maskiner præcist identificere og klassificere objekter og derefter reagere på det, de “ser”.

Konceptet Computer Vision

Kernen i Computer Vision er udviklingen af algoritmer og teknikker, der gør det muligt for computere at behandle, analysere og forstå billed- og videodata på en måde, der minder om menneskets syn. Det omfatter opgaver som objektgenkendelse, billedklassifikation og billedsegmentering.

Beskrivelse af Computer Vision

Computer Vision kan beskrives som en teknologisk disciplin, der træner computere til at fortolke og træffe beslutninger på baggrund af visuelle data. Ved at bruge forskellige AI-drevne teknikker, herunder neurale netværk og deep learning, kan systemer udføre komplekse visuelle opgaver som ansigtsgenkendelse, autonom kørsel og analyse af medicinske billeder.

Anvendelser af Computer Vision

Computer Visions anvendelser er omfattende og spænder over flere brancher:

• Sundhedsvæsen: Automatisk analyse af medicinske billeder til diagnoser.
• Bilindustri: Udvikling af selvkørende biler gennem realtids billedbehandling.
• Detailhandel: Forbedring af kundeoplevelser med visuel søgning og lagerstyring.
• Sikkerhed: Implementering af ansigtsgenkendelsessystemer til overvågning.
• Produktion: Kvalitetskontrol og fejldetektion på produktionslinjer.

Nøglemetoder i Computer Vision

Nogle af de grundlæggende teknikker, der bruges i Computer Vision, omfatter:

• Billedklassifikation: Identifikation og kategorisering af objekter i et billede.
• Objektgenkendelse: Lokalisering og identifikation af objekter i et billede eller video.
• Billedsegmentering: Opdeling af et billede i flere segmenter eller områder for lettere analyse.
• Feature-udtrækning: Identificering af nøgletræk eller mønstre i billeder.

Sådan fungerer Computer Vision

Computer Vision fungerer gennem en række trin:

1. Billedoptagelse: Indsamling af digitale billeder eller videodata.
2. Forbehandling: Forbedring og klargøring af data til analyse.
3. Feature-udtrækning: Identificering af relevante træk eller mønstre i dataene.
4. Modellering: Brug af maskinlæringsalgoritmer til at træne modeller på de udtrukne træk.
5. Inferens: Anvendelse af trænede modeller på nyt data for at lave forudsigelser eller tage beslutninger.

Historie om Computer Vision

Tidlige fremskridt inden for lys og syn (1700-tallet – 1900-tallet)

Rejsen for computer vision begyndte med det videnskabelige samfunds fascination af lys og dets adfærd. Mellem begyndelsen af 1700-tallet og 1900-tallet blev der gjort betydelige fremskridt i forståelsen af lysets og synets principper. I denne periode:

• Fotografi: Studiet af bevægelse og opfindelsen af det første kamerasystem i 1884 af Kodak markerede vigtige milepæle.
• Optik og visuel perception: Forskere undersøgte optikkens og den visuelle perceptions natur og lagde grundlaget for fremtidige teknologiske fremskridt.

Fremkomsten af digital billedbehandling (1957)

Feltet oplevede et banebrydende gennembrud i 1957 med udviklingen af den første digitale billedscanner af Dr. Russell A. Kirsch og hans team ved National Bureau of Standards (NBS). “Cyclographen” omdannede billeder til gitter af tal, så visuel information kunne repræsenteres digitalt. Denne innovation banede vejen for moderne computer vision-systemer.

• Første digitale billede: Det første billede, der nogensinde blev scannet, var et portrætbillede af Kirschs tre måneder gamle søn Walden og markerede starten på digital billedbehandling.

Kunstig intelligens’ indtog (1960’erne – 1980’erne)

Integration af kunstig intelligens (AI) med computer vision tog fart i 1960’erne. Forskere begyndte at undersøge, hvordan maskiner kunne trænes til at fortolke visuelle data.

• Mønstergenkendelse: Tidligt arbejde fokuserede på mønstergenkendelse, så maskiner kunne identificere specifikke objekter eller træk i billeder.
• Robotik: Robotteknologi nød godt af computer vision, idet robotter fik evnen til at navigere og interagere med deres omgivelser.

Fremskridt i maskinlæring (1990’erne – 2000’erne)

1990’erne og 2000’erne oplevede store fremskridt inden for maskinlæring, hvilket yderligere drev udviklingen af computer vision.

• Neurale netværk: Genopblomstringen af neurale netværk, især convolutional neural networks (CNNs), revolutionerede opgaver inden for billedgenkendelse.
• Store datasæt: Tilgængeligheden af store mærkede datasæt, som ImageNet, gjorde det muligt at træne mere nøjagtige og robuste computer vision-modeller.

Moderne tid: Deep learning og videre (2010’erne – nu)

Den moderne æra for computer vision er præget af udbredt anvendelse af deep learning-teknikker, der har forbedret nøjagtigheden og kapabiliteterne i visuelle genkendelsessystemer markant.

• Objektgenkendelse og segmentering: Avancerede algoritmer muliggør nu præcis objektgenkendelse og segmentering i realtidsapplikationer.
• Autonome køretøjer: Computer vision er en kritisk komponent i udviklingen af autonome køretøjer og gør det muligt for dem at opfatte og navigere sikkert i omgivelserne.

Kronologi over fremskridt i Computer Vision

Fremtiden for Computer Vision

Fremtiden for Computer Vision ser lovende ud med fortsatte fremskridt inden for AI og regnekraft. Nye teknologier som augmented reality (AR) og virtual reality (VR) vil yderligere udvide anvendelserne og mulighederne for Computer Vision og gøre det til en integreret del af vores hverdag.

Referencer

• IBM – Hvad er Computer Vision?
• AWS – Hvad er Computer Vision?
• Wikipedia – Computer Vision
• SAS – Computer Vision: Hvad er det, og hvorfor er det vigtigt?
• Spiceworks – Computer Vision: Betydning, eksempler, anvendelser
• Geeks for Geeks – Computer Vision Tutorial
• University of San Diego – Introduktion til Computer Vision
• V7 Labs – Hvad er Computer Vision? [Grundlæggende opgaver og teknikker]