컴퓨터 비전 소개

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휴먼 비전은 어떻게 작동합니까?

컴퓨터 비전을 이해하려면 먼저 인간의 눈이 어떻게 작동하는지 살펴봐야 합니다.

이미지 캡처 : 인간은 눈을 사용하여 이미지를 캡처합니다. 캡처된 이미지는 카메라가 이미지를 캡처하는 방식과 유사하지만 매우 원시 형식으로 망막에 형성됩니다.
물체와 그 특징 식별 : 원시 이미지는 처리를 위해 시신경을 통해 뇌로 전송됩니다. 뇌는 크기, 색상, 모양 등과 같은 특징과 함께 양초, 사람, 의자 등과 같은 다양한 물체를 식별하기 시작합니다.
정보 추출 : 이 단계에서 우리의 뇌는 객체의 특징을 과거 지식과 비교하여 정보를 수집합니다. 예를 들어, 시각적 특징을 구별할 수 있기 때문에 아버지와 어머니를 구별할 수 있습니다.
행동 : 상위 수준 정보를 얻으면 그에 따라 행동을 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 공이 얼굴에 오는 것을 확인할 수 있으면 공을 치지 않도록 옆으로 이동할 수 있습니다.

인간의 눈과 뇌의 협응력이 완벽하기 때문에 이 모든 단계가 빠르게 진행됩니다.

컴퓨터 비전도 인간의 비전과 유사한 접근 방식을 따릅니다.

컴퓨터 비전은 디지털 이미지나 비디오에서 높은 수준의 이해를 얻기 위해 컴퓨터를 만드는 방법을 다룹니다. 공학적인 관점에서 보면 인간의 시각으로 할 수 있는 작업을 자동화하는 것을 추구합니다.

컴퓨터 비전 작업에는 디지털 이미지를 획득, 처리, 분석 및 이해하는 방법이 포함됩니다.

자율주행차는 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 환경을 감지하고 안전하게 이동할 수 있는 차량입니다.

이 예에서는 자율주행차가 전진, 좌회전, 우회전 또는 정지할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 다음으로 보행자가 자동차에 접근하면 자동차가 어떻게 반응하는지 봅시다.

획득 : 자율주행차는 카메라를 사용하여 이미지를 획득합니다. 그들은 매우 빠른 속도로 이미지를 수신하고 처리합니다. 예를 들어, 카메라가 다음 이미지를 수신했다고 가정해 보겠습니다.
처리 : 컴퓨터는 이미지의 모든 개체를 식별하기 시작하고 위치와 함께 개체를 나열합니다. 이 경우 도로에 무언가가 있습니다. 그러나 컴퓨터는 여전히 그것이 어떤 개체인지에 대한 정보가 없습니다.
분석 : 그런 다음 컴퓨터는 각 개체를 다른 범주로 분류합니다. 이 경우 개체를 소녀로 식별합니다. 또한 개체에 대한 일부 정보에 유해성, 거리 및 기타 매개변수로 태그를 지정합니다. 이러한 태그는 결정을 내리는 데 사용되는 상위 수준 정보입니다.
행위 : 상위 정보를 기반으로 컴퓨터가 행동할 수 있습니다. 이 경우 자동차가 정지합니다.

이번 주제에서는 자율주행차를 예로 들어 컴퓨터 비전이 무엇인지, 그 과정을 알아보았습니다. 다음 항목에서는 다양한 AI 프로젝트를 만드는 데 사용되는 PictoBlox의 인공 지능 확장에 대해 알아봅니다.