Maschinelle Wahrnehmung

Was ist maschinelle Wahrnehmung?

Der Begriff maschinelle Wahrnehmung (engl. Machine Perception) bezeichnet Technologien, die die Art und Weise simulieren, wie Menschen die Welt um sich herum wahrnehmen.

Jede Art von Technologie, die einen menschlichen Sinn simuliert, sei es Sehen, Hören, Schmecken, Tasten oder Fühlen, könnte als maschinelle Wahrnehmung bezeichnet werden.

Der überwiegende Einsatz der maschinellen Wahrnehmung in diesem Bereich bezieht sich jedoch auf die Simulation des Sehsinns.

Maschinelle Wahrnehmung einfach erklärt

Maschinelle Wahrnehmung funktioniert unter anderem durch das Prinzip der Sensorfusion.

Beim Menschen leitet jedes der beiden Augen seine eigenen visuellen Daten an das Gehirn weiter. Das Gehirn kombiniert diese beiden Datenströme und verarbeitet sie zu einem einheitlichen Ganzen.

Bis vor kurzem konnte die maschinelle Wahrnehmung dies kaum simulieren. Mit der modernen Sensorfusion wird der grundsätzliche Prozess jedoch etwas unkomplizierter.

Ingenieure setzen mehrere Sensoren in einem physischen Überwachungsbereich ein.

Auf der Grundlage der Prinzipien der künstlichen Intelligenz entwickeln sie Technologien, die diese kombinierten Datenströme in einer Weise zusammenführen und interpretieren, die dem Sehvermögen des menschlichen Gehirns ähnlich ist.

Fortschritte in der maschinellen Wahrnehmung haben zu Verbesserungen in der Handschrifterkennung, Bildverarbeitung, Dokumentenanalyse und mehr geführt.

Verwandte Begriffe

Margaret Rouse

Margaret Rouse ist eine preisgekrönte technische Autorin und Dozentin. Sie ist für ihre Fähigkeit bekannt, komplexe technische Themen simpel und nachvollziehbar zu erklären. In den letzten zwanzig Jahren sind ihre Erklärungen auf TechTarget-Websites erschienen und sie wurde in Artikeln der New York Times, des Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine und Discovery Magazine als Quelle und Expertin zitiert. Wenn Sie einen Vorschlag für eine neue Definition haben oder eine technische Erklärung verbessern möchten, schicken Sie einfach Margaret eine E-Mail oder kontaktieren Sie sie auf LinkedIn oder Twitter.