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
Невозможный гость из нашей галактики Невозможный гость из нашей галактики

В Баксанской обсерватории зарегистрирован мощный след космической катастрофы

Эксперт
«Чагин»: отрывок из романа Евгений Водолазкин об уникальном мнемонисте «Чагин»: отрывок из романа Евгений Водолазкин об уникальном мнемонисте

Отрывок из романа «Чагин» — о памяти, времени и человеке

СНОБ
Ученые из Имперского колледжа Лондона выяснили, как стиль воспитания влияет на вес ребенка Ученые из Имперского колледжа Лондона выяснили, как стиль воспитания влияет на вес ребенка

Как от отношения родителей зависит избыточный вес ребенка?

Inc.
«На моих условиях»: как перестроить отношения с родителями, если я вырос, а они состарились «На моих условиях»: как перестроить отношения с родителями, если я вырос, а они состарились

Могут ли выросшие дети создать новые отношения с уже состарившимися родителями?

Psychologies
Увеличение числа слоев в скрученном графене привело к большей стабильности сверхпроводящего состояния Увеличение числа слоев в скрученном графене привело к большей стабильности сверхпроводящего состояния

Пятислойный скрученный графен оказался лучшим сверхпроводником, чем двухслойный

N+1
Почему Римская империя распалась на Западную и Восточную? Почему Римская империя распалась на Западную и Восточную?

Какие причины привели к тому, что Римская империя перестала существовать?

ТехИнсайдер
«Его прогнали, но он России еще понадобится!» «Его прогнали, но он России еще понадобится!»

О судьбе русского реформатора Александра Васильевича Кривошеина

Наука
Вопреки насмешкам: как Вера Менчик стала первой чемпионкой мира по шахматам Вопреки насмешкам: как Вера Менчик стала первой чемпионкой мира по шахматам

Вера Менчик — великая шахматистка, регулярно игравшая против мужчин на турнирах

Forbes
Детали под рукой: как 3D-принтеры применяются в тяжелой промышленности уже сейчас Детали под рукой: как 3D-принтеры применяются в тяжелой промышленности уже сейчас

3D-принтеры приходят на помощь тяжелой промышленности

ТехИнсайдер
Без паники. Как принимать взвешенные решения, когда вас захлестывают эмоции Без паники. Как принимать взвешенные решения, когда вас захлестывают эмоции

Как преодолеть панику и начать мыслить разумно

Inc.
Радио геноцида: за что в Гааге судят мультимиллионера из Руанды Радио геноцида: за что в Гааге судят мультимиллионера из Руанды

Один из самых массовых геноцидов в истории

Forbes
Исполнительный директор Еврейского музея — о толерантности как искусстве Исполнительный директор Еврейского музея — о толерантности как искусстве

Для серьезной институции музейная лавка и кафе значат не меньше, чем фонды

РБК
Черные дыры извергают потоки вещества со сверхсветовой скоростью Черные дыры извергают потоки вещества со сверхсветовой скоростью

Почему потоки веществ из черных дыр достигают такой колоссальной скорости?

ТехИнсайдер
Очень страшные истории: Очень страшные истории:

Страшная повесть Юлии Куфман

VOICE
Фрагмент романа «Отец смотрит на запад»: дочь русской и казаха сбегает в Москву от личной трагедии, но трагедия следует по пятам Фрагмент романа «Отец смотрит на запад»: дочь русской и казаха сбегает в Москву от личной трагедии, но трагедия следует по пятам

Отрывок из фактурного романа, написанного легкой рукой о тяжелых вещах

Правила жизни
Самый простой способ сделать духи своими руками! Самый простой способ сделать духи своими руками!

Как сделать свой уникальный аромат с использованием доступных ингредиентов

ТехИнсайдер
Налог на новую географию Налог на новую географию

В какую сумму обойдется экспортерам углеродная нагрузка от «поворота на Восток»

РБК
Перестань себя ненавидеть: как достичь настоящего принятия своего тела Перестань себя ненавидеть: как достичь настоящего принятия своего тела

Как прийти в желаемую форму с помощью любви к себе — в книге «Пищевой монстр»

Psychologies
Как правильно жарить картошку? Как правильно жарить картошку?

Умеешь ли ты готовить блюдо, которое мы бы назвали одной из национальных скреп?

Maxim
Золото Мирмекия: монеты Александра Великого в крымской земле Золото Мирмекия: монеты Александра Великого в крымской земле

Откуда на берегах Керченского пролива так много кладов?

N+1
Ученые из Великобритании: стресс вызывает вид сна, который помогает снять тревогу Ученые из Великобритании: стресс вызывает вид сна, который помогает снять тревогу

Как связаны сон и стресс?

Inc.
Воспитание в начале третьего тысячелетия Воспитание в начале третьего тысячелетия

Как воспитывать и как образовывать, «чтобы не было мучительно больно»

Наука
«Сначала наденьте маску на себя». Как помочь сотрудникам не сойти с ума в кризис — советы руководителям «Сначала наденьте маску на себя». Как помочь сотрудникам не сойти с ума в кризис — советы руководителям

Как поддержать свою команду, когда почва уходит из-под ног?

Inc.
Связь поколений: как взрослым внукам выстроить гармоничные отношения с бабушками и дедушками Связь поколений: как взрослым внукам выстроить гармоничные отношения с бабушками и дедушками

Как наладить теплые отношения между поколениями без претензий и упреков

Psychologies
Пурга на оба наши дома Пурга на оба наши дома

Самый несмешной смешной режиссер Франции и его «странная» война

Weekend
Новые древние: карликовый титанозавр, длинношеий серпентизухопс и гигантская выдра Новые древние: карликовый титанозавр, длинношеий серпентизухопс и гигантская выдра

Бог из тумана, затаившийся зауроподоморф и другие новые доисторические существа

N+1
Как искать жильё в Алматы: гид по районам Как искать жильё в Алматы: гид по районам

На что обратить внимание при выборе места жилья в Алматы

VC.RU
Со страшной женской силой Со страшной женской силой

Чем Безумная Грета Брейгеля напугала ад

Weekend
На берегу Красного моря раскопали храм Сокола с принесенными в жертву птицами На берегу Красного моря раскопали храм Сокола с принесенными в жертву птицами

Ритуальное сооружение нашли во время работ в античном порте Береника

N+1
Открыть в приложении