Ayo Bangkit sobat..!!!!!

Computer vision

Computer vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat, di mana lihat dalam hal ini berarti bahwa mesin mampu mengekstrak informasi dari gambar yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagai suatu disiplin ilmu, Computer vision berkaitan dengan teori di balik sistem buatan bahwa ekstrak informasi dari gambar. Data gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, pandangan dari beberapa kamera, atau data multi-dimensi dari scanner medis.

Sebagai disiplin teknologi, Computer vision berusaha untuk menerapkan teori dan model untuk pembangunan sistem Computer vision. Contoh aplikasi dari Computer vision mencakup sistem untuk:

  • Pengendalian proses (misalnya, sebuah robot industri atau kendaraan otonom).
  • Mendeteksi peristiwa (misalnya, untuk pengawasan visual atau orang menghitung).
  • Mengorganisir informasi (misalnya, untuk pengindeksan database foto dan gambar urutan).
  • Modeling benda atau lingkungan (misalnya, inspeksi industri, analisis citra medis atau model topografi).
  • Interaksi (misalnya, sebagai input ke perangkat untuk interaksi komputer-manusia).

Computer vision berkaitan erat dengan kajian biological vision. Bidang studi biological vision dan model proses fisiologis di balik persepsi visual pada manusia dan hewan lainnya. Computer vision, di sisi lain, studi dan menggambarkan proses diimplementasikan dalam perangkat lunak dan perangkat keras di belakang sistem visi buatan. pertukaran Interdisipliner antara biological vision dan komputer telah terbukti bermanfaat bagi kedua bidang.

Computer vision, dalam beberapa hal, invers grafis komputer. Sementara komputer grafis menghasilkan data gambar dari model 3D, visi komputer sering menghasilkan model 3D dari data citra. Ada juga kecenderungan kombinasi dari dua disiplin, misalnya, sebagaimana dibahas dalam realitas ditambah.

Sub-domain dari Computer vision termasuk adegan rekonstruksi, deteksi event, pelacakan video, pengenalan obyek, belajar, indexing, estimasi gerak, dan pemulihan citra.

Negara seni

Computer vision adalah bidang beragam dan relatif baru belajar. Pada hari-hari awal komputasi, sulit untuk memproses set bahkan cukup besar data citra. Tidak sampai akhir 1970-an bahwa penelitian lebih terfokus lapangan muncul. Computer vision mencakup berbagai topik yang sering berhubungan dengan disiplin lain, dan akibatnya tidak ada perumusan standar “masalah Computer vision “. Selain itu, tidak ada rumusan standar tentang bagaimana komputer masalah penglihatan harus diselesaikan. Sebaliknya, terdapat banyak sekali metode untuk memecahkan berbagai tugas Computer vision yang terdefinisi dengan baik, dimana metode sering sangat tugas spesifik dan jarang dapat digeneralisir rentang aplikasi yang luas. Banyak metode dan aplikasi yang masih dalam keadaan penelitian dasar, tetapi metode semakin banyak menemukan cara mereka ke produk komersial, di mana mereka sering merupakan bagian dari sistem yang lebih besar yang dapat menyelesaikan tugas-tugas kompleks (misalnya, di bidang medis gambar, atau pengendalian mutu dan pengukuran dalam proses industri). Pada kebanyakan aplikasi praktis Computer vision, komputer adalah pra-diprogram untuk menyelesaikan tugas tertentu, namun metode berdasarkan pembelajaran yang sekarang menjadi semakin umum.

Bidang-bidang terkait

Hubungan antara visi komputer dan berbagai bidang lainnya

Banyak kesepakatan kecerdasan buatan dengan perencanaan otonom atau musyawarah untuk sistem robotical untuk menavigasi melalui lingkungan. Pemahaman yang rinci tentang lingkungan ini diperlukan untuk menavigasi melalui mereka. Informasi tentang lingkungan dapat diberikan oleh sistem Computer vision, bertindak sebagai sensor visi dan memberikan informasi tingkat tinggi tentang lingkungan dan robot. Kecerdasan buatan dan topik-topik berbagi Computer vision lain seperti pengenalan pola dan teknik pembelajaran. Akibatnya, Computer vision kadang-kadang dilihat sebagai bagian dari bidang kecerdasan buatan atau ilmu bidang komputer secara umum.

Fisika merupakan bidang lain yang terkait erat dengan Computer vision. sistem Computer vision bergantung pada sensor gambar yang mendeteksi radiasi elektromagnetik yang biasanya dalam bentuk baik cahaya tampak atau infra-merah. Sensor dirancang dengan menggunakan fisika solid-state. Proses di mana cahaya merambat dan mencerminkan off permukaan dijelaskan menggunakan optik. sensor gambar canggih bahkan meminta mekanika kuantum untuk memberikan pemahaman lengkap dari proses pembentukan gambar. Selain itu, berbagai masalah pengukuran fisika dapat diatasi dengan menggunakan Computer vision, untuk gerakan misalnya dalam cairan.

Bidang ketiga yang memainkan peran penting adalah neurobiologi, khususnya studi tentang sistem biological vision Selama abad terakhir, telah terjadi studi ekstensif dari mata, neuron, dan struktur otak dikhususkan untuk pengolahan rangsangan visual pada manusia dan berbagai hewan. Hal ini menimbulkan gambaran kasar, namun rumit, tentang bagaimana “sebenarnya” sistem visi beroperasi dalam menyelesaikan tugas-tugas visi tertentu yang terkait. Hasil ini telah menyebabkan subfield di dalam visi komputer di mana sistem buatan yang dirancang untuk meniru pengolahan dan perilaku sistem biologi, pada berbagai tingkat kompleksitas. Juga, beberapa metode pembelajaran berbasis komputer yang dikembangkan dalam visi memiliki latar belakang mereka dalam biologi.

Namun bidang lain yang terkait dengan visi komputer pemrosesan sinyal. Banyak metode untuk pemrosesan sinyal satu-variabel, biasanya sinyal temporal, dapat diperpanjang dengan cara alami untuk pengolahan sinyal dua variabel atau sinyal multi-variabel dalam visi komputer. Namun, karena sifat spesifik gambar ada banyak metode dikembangkan dalam visi komputer yang tidak memiliki mitra dalam pengolahan sinyal satu-variabel. Sebuah karakter yang berbeda dari metode ini adalah kenyataan bahwa mereka adalah non-linear yang bersama-sama dengan dimensi-multi sinyal, mendefinisikan subfield dalam pemrosesan sinyal sebagai bagian dari visi komputer.

Selain pandangan yang disebutkan di atas pada visi komputer, banyak topik penelitian yang terkait juga dapat dipelajari dari sudut pandang matematika murni. Sebagai contoh, banyak metode dalam visi komputer didasarkan pada statistik, optimasi atau geometri. Akhirnya, bagian penting dari lapangan dikhususkan untuk aspek pelaksanaan visi komputer, bagaimana metode yang ada dapat diwujudkan dalam berbagai kombinasi perangkat lunak dan perangkat keras, atau bagaimana metode ini dapat dimodifikasi untuk mendapatkan kecepatan pemrosesan tanpa kehilangan terlalu banyak kinerja .

Bidang yang paling erat kaitannya dengan visi komputer pengolahan citra, analisis citra dan visi mesin. Ada yang signifikan tumpang tindih dalam berbagai teknik dan aplikasi yang menutupi. Ini berarti bahwa teknik-teknik dasar yang digunakan dan dikembangkan dalam bidang ini kurang lebih sama, sesuatu yang dapat diartikan sebagai hanya ada satu lapangan dengan nama yang berbeda. Di sisi lain, tampaknya perlu untuk kelompok penelitian, jurnal ilmiah, konferensi dan perusahaan untuk menyajikan atau memasarkan diri sebagai milik khusus untuk salah satu bidang dan, karenanya, berbagai penokohan yang membedakan masing-masing bidang dari yang lain telah disajikan.

Karakterisasi berikut akan muncul yang relevan tetapi tidak harus diambil sebagai universal diterima:

  • Pengolahan citra dan analisis citra cenderung untuk fokus pada gambar 2D, bagaimana mengubah satu gambar yang lain, misalnya, dari operasi pixel-bijaksana seperti peningkatan kontras, daerah operasi seperti ekstraksi tepi atau penghapusan noise, atau transformasi geometri seperti memutar gambar. karakterisasi ini menunjukkan bahwa pengolahan gambar / analisis tidak memerlukan asumsi atau menghasilkan interpretasi tentang isi gambar.
  • Komputer visi cenderung untuk berfokus pada adegan 3D diproyeksikan ke satu atau beberapa gambar, misalnya, bagaimana merekonstruksi struktur atau informasi lain tentang adegan 3D dari satu atau beberapa gambar. Komputer visi sering mengandalkan pada asumsi yang lebih kompleks atau kurang tentang adegan digambarkan dalam gambar. machine vision
  • cenderung berfokus pada aplikasi, terutama di bidang manufaktur, misalnya, visi robot otonom berbasis dan sistem untuk inspeksi berbasis visi atau pengukuran. Ini berarti bahwa teknologi sensor gambar dan teori kontrol sering terintegrasi dengan pengolahan data citra untuk mengontrol robot dan bahwa pemrosesan real-time ditekankan dengan cara implementasi efisien dalam hardware dan software. Hal ini juga menyiratkan bahwa kondisi eksternal seperti pencahayaan dapat dan sering lebih terkontrol dalam visi mesin daripada di visi komputer umum, yang dapat memungkinkan penggunaan algoritma yang berbeda.
  • Ada juga pencitraan field dengan nama yang terutama berfokus pada proses menghasilkan gambar, tapi kadang-kadang juga berkaitan dengan pengolahan dan analisis gambar. Sebagai contoh, pencitraan medis berisi banyak bekerja pada analisis data gambar dalam aplikasi medis.
  • Akhirnya, pengenalan pola adalah bidang yang menggunakan berbagai metode untuk mengekstrak informasi dari sinyal pada umumnya, terutama didasarkan pada pendekatan statistik. Sebuah bagian penting dari bidang ini dikhususkan untuk menerapkan metode ini untuk data citra.

NB: dari http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision

Iklan

2 responses

  1. salam kenal gan
    mau reques boleh kan?
    penerapan ilmu komputer apa2 saja beserta penjelasanya . . .
    thankz

    Februari 24, 2011 pukul 11:53 am

  2. penerapan ilmu komputer vision maksudnya

    Februari 24, 2011 pukul 11:55 am

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google

You are commenting using your Google account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s