Как устроено компьютерное зрение и насколько велики его возможности

N+1Hi-Tech

Смотри внимательно. Как компьютеры видят мир и зачем это нужно

Сергей Кузнецов

Компьютерное (машинное) зрение можно найти в медицине, сельском хозяйстве, транспорте, индустрии развлечений и много где еще. Эта технология по-прежнему несовершенна, но искусственный интеллект уже сейчас помогает решать задачи, с которыми не справляется человек. Рассказываем, как устроено компьютерное зрение и насколько велики его возможности.

Мы регулярно прибегаем к помощи алгоритмов — например, когда смотрим прогноз погоды, ищем билеты или просто хотим отдохнуть. Это такая же часть нашей жизни, как одежда и обувь, автомобили и смартфоны. Тем не менее искусственный интеллект, так глубоко проникший во все сферы нашей жизни, до сих пор может вызывать недоверие и страх. Этим текстом мы открываем проект «ИИ спешит на помощь», в котором расскажем, на что способны современные технологии с использованием ИИ, где они приносят наибольшую пользу и почему не стоит бояться восстания машин. Материал подготовлен совместно с федеральным проектом «Искусственный интеллект».

История зрения

Первая статья про машинное зрение, «Глаза и уши компьютера» Оливера Селфриджа, была опубликована в 1955 году. Тогда же появились ЭВМ-2 — первые машины, основанные не на электронных лампах, а на полупроводниковых диодах и транзисторах. Это был качественный скачок в технологиях: размеры ЭВМ уменьшились, а их производительность, наоборот, выросла. Немногим ранее появились и первые работы, посвященные искусственному интеллекту, — например, в 1949 году вышла книга физиолога и нейропсихолога Дональда Хебба «Организация поведения», где он описал принципы обучения нейронов.

Машинное зрение — это применение компьютерного зрения в промышленности. Компьютерное и машинное зрение не одно и то же, однако эти термины близки друг к другу. Для простоты далее в тексте мы используем их в одном значении — компьютерного зрения.

К 1958 году искусственный интеллект и машинное зрение пересеклись в одной точке: американский ученый Фрэнк Розенблатт разработал математическую модель восприятия информации мозгом — перцептрон. Два года спустя ее реализовали на машине «Марк-1». Перцептрон стал одной из первых нейросетей, а «Марк-1» — одним из первых нейрокомпьютеров. В 1960–1970-х годах появились первые системы обработки изображений, а американский инженер Лоуренс Робертс сформулировал концепцию машинного построения трехмерных образов объектов. То, что сейчас умеет делать iPhone, всего 60 лет назад существовало лишь как идея на бумаге.

Искусственный интеллект совершенствуется параллельно с прогрессом в сфере обработки данных: чем мощнее процессоры и чем больше данных они могут обработать, тем точнее и быстрее можно получать результат. Поэтому активное развитие машинного зрения началось только в 1990-х годах — тогда были созданы прототипы беспилотного транспорта, зародились системы распознавания лиц, а во всех индустриях наметился интерес к распознаванию изображений. Сейчас технологии компьютерного зрения применяются повсюду — этому способствовало увеличение количества и качества нейросетей, рост вычислительных мощностей компьютеров, а также скорости и пропускной способности цифровых сетей.

Видеть все

Компьютерное зрение тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением. По сути это возможность машины «видеть» окружающий мир. Само собой, компьютеры видят не так, как человек, но они умеют распознавать визуальную информацию и реагировать на нее. Зрение — не единственный способ получения информации из внешнего мира, но один из самых полных и достоверных.

Простейший пример компьютерного зрения можно найти в смартфоне: когда вы запускаете камеру, машинное зрение позволяет гаджету разобраться, на что вы наводите объектив. Если это человек, смартфон понимает, что необходимо сфокусироваться на лице и, например, включить бьютификатор, а если пейзаж — понизить или повысить экспозицию в зависимости от освещенности. Многие смартфоны умеют и более детально определять сцену, но в основе всех решений лежат похожие алгоритмы: разработчики на большом объеме изображений обучили искусственный интеллект находить совпадения и включать нужный режим.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Коучинг-лидерство Коучинг-лидерство

Говори меньше, спрашивай больше и навсегда измени свой стиль управления

kiozk originals
Великий круговорот Великий круговорот

Не всё потеряно с перерождением и бессмертием

Новый очаг
На Аляске выбирают самого жирного медведя (фото прилагаются) На Аляске выбирают самого жирного медведя (фото прилагаются)

Дюжина самых жирных медведей Аляски

Maxim
Ностальгия в глаз попала: 7 редких фотографий из СССР, которые вызывают неподдельные эмоции Ностальгия в глаз попала: 7 редких фотографий из СССР, которые вызывают неподдельные эмоции

Перед вами — малоизвестные фотографии, сделанные в СССР

ТехИнсайдер
Утром стулья, вечером деньги. Как создать бизнес и продлить жизнь старым вещам Утром стулья, вечером деньги. Как создать бизнес и продлить жизнь старым вещам

Создательницы FChairs — о формате и реставрации мебели

СНОБ
Как работает катапультируемое кресло в самолете Как работает катапультируемое кресло в самолете

С ростом скоростей катапульта превратилась в настоящий шедевр технической мысли

Maxim
Чем кормить ребенка Чем кормить ребенка

10 частых ошибок в питании, которые допускают мамы

Лиза
Вам следует это знать! Как будет выглядеть кожа после лазерного удаления татуировки? Вам следует это знать! Как будет выглядеть кожа после лазерного удаления татуировки?

Лазерная процедура является наиболее рекомендуемым методом удаления татуировок

ТехИнсайдер
Секреты профессии Секреты профессии

Один день из жизни телеведущей

Лиза
«Роллтон», кофе, молоко: что айтишники уносят домой из офиса «Роллтон», кофе, молоко: что айтишники уносят домой из офиса

Что и как выносят работники из офисов?

VC.RU
«В моей коллекции есть суперредкая Kelly в коллаборации с Jay Ahr, и ее дико сложно купить — по экземпляру есть у Карди Би, Ким Кардашьян, Кайли Дженнер и у меня, Насти Ножиной из Красносельского района» «В моей коллекции есть суперредкая Kelly в коллаборации с Jay Ahr, и ее дико сложно купить — по экземпляру есть у Карди Би, Ким Кардашьян, Кайли Дженнер и у меня, Насти Ножиной из Красносельского района»

Где найти винтажную Birkin, на которой можно кататься с горки?

Собака.ru
Древние акведуки приспособят для борьбы с климатическими проблемами Древние акведуки приспособят для борьбы с климатическими проблемами

Как многовековая инфраструктура может помочь бороться с опасными волнами жары

ТехИнсайдер
Неудобное искусство Неудобное искусство

Закат цивилизации: движение культуры на Запад, Афродита-азиатка и амфоры-гробы

Правила жизни

Что значит "стареть с достоинством"?

VOICE
Космос в кармане: как спутники помогают развивать потребительские сервисы Космос в кармане: как спутники помогают развивать потребительские сервисы

Почему прогресс цифрового мира неотделим от прогресса орбитальных группировок

Forbes
Правила жизни стоиков Правила жизни стоиков

Вневременные цитаты античных философов

Правила жизни
Читаем эссе Джорджа Оруэлла «Обзор Читаем эссе Джорджа Оруэлла «Обзор

Отрывок из сборника эссе и рассказов Оруэлла «Обзор "Вторжения с Марса"»

Правила жизни
Начать заново Начать заново

Как две подруги основали в Воронеже студию реставрации старой мебели

Новый очаг
Как пройти психологический онлайн-марафон и не навредить себе: 4 правила Как пройти психологический онлайн-марафон и не навредить себе: 4 правила

Могут ли быть полезными марафоны по психологии?

Psychologies
Самый простой способ сделать духи своими руками! Самый простой способ сделать духи своими руками!

Как сделать свой уникальный аромат с использованием доступных ингредиентов

ТехИнсайдер
Грусть, ревность и тревога: как пережить разлуку и сохранить отношения на расстоянии Грусть, ревность и тревога: как пережить разлуку и сохранить отношения на расстоянии

Как пережить внезапную разлуку с партнером?

Forbes
Алена Яковлева: Алена Яковлева:

Алена Яковлева уже более тридцати пяти лет служит в Театре сатиры

Караван историй
Родишь — пройдет: правда о лечебных эффектах беременности Родишь — пройдет: правда о лечебных эффектах беременности

Не иметь детей — вредно для здоровья; роди — и жизнь наладится

СНОБ
«Рынок будет трансформироваться»: Катя Мухина о глянце, моде и своем новом проекте «Рынок будет трансформироваться»: Катя Мухина о глянце, моде и своем новом проекте

Катя Мухина — о том, почему в России сложно делать печатные журналы

Forbes
За что вручили Нобелевскую премию по физике: трио ученых доказали, что Эйнштейн ошибался За что вручили Нобелевскую премию по физике: трио ученых доказали, что Эйнштейн ошибался

Ученые установили нарушения неравенств Белла

ТехИнсайдер
Один день в городе Один день в городе

Отправляемся в Ялту в поисках счастья

Лиза
Любители нектара Любители нектара

Каких животных больше всего на Земле? Насекомых!

Наука и жизнь
Тысяча километров соседства с Китаем Тысяча километров соседства с Китаем

Состояние и перспективы развития АПК Приморского края

Агроинвестор
Выбросить нельзя использовать Выбросить нельзя использовать

Как снизить объемы уничтожения просроченных продуктов питания

Агроинвестор
Азиатские сообщества в Москве Азиатские сообщества в Москве

Азиатские коммьюнити: быт, страх и надежды их представителей

Правила жизни
Открыть в приложении