Computer Vision

Was bedeutet Computer Vision?

Computer Vision (CV) ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz (KI), die sich mit der Entwicklung und Nutzung digitaler Systeme zur Verarbeitung, Analyse und Interpretation visueller Daten befasst. Das Ziel von Computer Vision ist es, Computergeräte in die Lage zu versetzen, ein Objekt oder eine Person in einem digitalen Bild korrekt zu identifizieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Computer Vision verwendet Faltungsneuronale Netze (CNNs), um visuelle Daten auf Pixelebene zu verarbeiten, und rekurrente Neuronale Netze (RNNs) mit Tiefenlernen, um zu verstehen, wie ein Pixel mit einem anderen zusammenhängt.

Computer Vision wird unter anderem für folgende Zwecke eingesetzt:

• Biometrisches Zugangsmanagement – CV spielt sowohl bei der Gesichts- als auch bei der Iriserkennung eine wichtige Rolle.
• Industrieroboter und selbstfahrende Autos – CV ermöglicht es Robotern und autonomen Fahrzeugen, Kollisionen zu vermeiden und sicher zu navigieren.
• Digitale Diagnostik – CV kann in Verbindung mit anderen Arten der Programmierung künstlicher Intelligenz eingesetzt werden, um die Analyse von Röntgenbildern und MRTs zu automatisieren.
• Erweiterte Realität – CV ermöglicht die Programmierung von gemischter Realität, um zu wissen, wo ein virtuelles Objekt platziert werden sollte.

Techopedia erklärt Computer Vision

Computer Vision umfasst die Bildverarbeitung, die Mustererkennung und die Objekterkennung. Es gibt eine breite Palette praktischer Anwendungen, von selbstfahrenden Autos und Gesichtserkennungstechnologie bis hin zu medizinischer Bildgebung und erweiterter Realität.

Computer Vision und selbstfahrende Autos

Im Folgenden werden einige Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision in selbstfahrenden Autos beschrieben:

• Selbstfahrende Autos können Objekte wie Ampeln, Fußgänger und Straßenschilder erkennen und unterscheiden.
• Erkennen und Verfolgen von Fahrbahnrändern.
• Planung der Navigation durch den Verkehr durch Vorhersage der Bewegung anderer Objekte in der Umgebung.

Computer Vision und Gesichtserkennung

Hier einige Beispiele für den Einsatz von Computer Vision in der Gesichtserkennung:

• Identifizierung bestimmter Gesichtsmerkmale und Verwendung dieser Informationen, um festzustellen, ob ein Gesicht vorhanden ist.
• Extrahieren einer Reihe von einzigartigen Gesichtsmerkmalen wie dem Abstand zwischen den Augen oder der Form der Nase, um eine Vorlage zu erstellen, die das Gesicht einer bestimmten Person repräsentiert.
• Abgleich der Vorlage mit einem einzelnen Bild in der Datenbank.

Computer Vision und medizinische Bildgebung

Hier einige Beispiele für den Einsatz von Computer Vision in der medizinischen Bildgebung:

• Segmentierung medizinischer Bilder in verschiedene Bereiche von Interesse, z. B. Organe oder Gewebe.
• Entfernung von Rauschen und Verbesserung des Bildkontrasts, um Ärzten die Erkennung von Anomalien zu erleichtern.
• Unterstützung computergestützter Diagnosesysteme, die medizinische Bilder analysieren und Ärzte bei der Diagnose unterstützen.