Se lhe dissessem para nomear certas coisas que encontraria em um parque, você mencionaria casualmente coisas como grama, banco, árvores, etc. Esta é uma tarefa muito fácil que qualquer pessoa pode realizar no num instante. No entanto, existe um processo muito complicado que ocorre no fundo de nossas mentes. A visão humana envolve nossos olhos, mas também envolve toda a nossa compreensão abstrata de conceitos e experiências pessoais por meio de milhões de interações que tivemos com o mundo exterior. Até recentemente, os computadores tinham habilidades muito limitadas de pensar por conta própria. A visão computacional é um ramo recente da tecnologia que se concentra em replicar essa visão humana para ajudar os computadores a identificar e processar as coisas da mesma forma que os humanos.
O que é visão computacional?
A visão computacional é um dos campos da inteligência artificial que treina e permite que os computadores entendam o mundo visual. Os computadores podem usar imagens digitais e modelos de aprendizado profundo para identificar e classificar objetos com precisão e reagir a eles.
A quantidade de dados que geramos hoje é enorme- 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Esse aumento de dados provou ser um dos fatores que impulsionam o crescimento da visão computacional.
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Como funciona a visão computacional?
A visão computacional é semelhante à solução de um quebra-cabeça do mundo real. Imagine que você tem todas essas peças do quebra-cabeça juntas e precisa montá-las para formar uma imagem real. É exatamente assim que funcionam as redes neurais dentro de uma visão computacional. Por meio de uma série de filtros e ações, os computadores podem colocar todas as partes da imagem juntas e então pensar por conta própria. No entanto, o computador não recebe apenas um quebra-cabeça de uma imagem-em vez disso, muitas vezes é alimentado com milhares de imagens que o treinam para reconhecer certos objetos.
Por exemplo, em vez de treinar um computador para procurar orelhas pontudas, caudas longas, patas e bigodes que constituem um gato, programadores de software carregam e alimentam milhões de imagens de gatos para o computador. Isso permite que o computador entenda os diferentes recursos que constituem um gato e o reconheça instantaneamente.
Aplicativos de visão computacional
A visão computacional está sendo usada em mais áreas do que você imagina. Desde a detecção de sinais precoces de câncer até a habilitação de check-outs automáticos em lojas, a visão computacional fez seu caminho em nossas vidas. Aqui estão mais alguns aplicativos de visão computacional:
- Reconhecimento facial-Snapchat, Instagram, Facebook e muitos outros aplicativos de mídia social usam algoritmos de detecção facial para reconhecê-lo em fotos e aplicar filtros em seu rosto.
- Vigilância-câmeras de vigilância usam visão computacional para ajudar a detectar comportamentos suspeitos em locais públicos e privados.
- Recuperação de imagens-Imagens do Google ajudam você a encontrar imagens relevantes ao fazer upload de uma imagem. Existem diferentes algoritmos que analisam o conteúdo da imagem enviada e retornam resultados com base no conteúdo com melhor correspondência.
- Biometria-Impressão digital e reconhecimento de íris são alguns métodos comuns de identificação biométrica que usa visão computacional.
- Carros inteligentes-carros inteligentes usam visão computacional para detectar sinais de trânsito e luzes e outros recursos visuais quando os carros entram no modo automático.
Algoritmos de visão computacional
Os algoritmos de visão computacional incluem os diferentes métodos usados para entender os objetos em imagens digitais e extrair dados de alta dimensão do mundo real para produzir informações numéricas ou simbólicas. Existem muitos outros algoritmos de visão computacional envolvidos no reconhecimento de coisas em fotografias. Alguns comuns são:
- Classificação do objeto-Qual é a categoria principal do objeto presente nesta fotografia?
- Identificação do objeto-Qual é o tipo de objeto presente nesta fotografia?
- Detecção de objeto-Onde está o objeto na fotografia?
- Segmentação de objeto-Quais pixels pertencem ao objeto na imagem?
- Verificação do objeto-O objeto está na fotografia?
- Reconhecimento de objeto-Quais são os objetos presentes nesta fotografia e onde eles estão localizados?
- Detecção de ponto de referência do objeto-Quais são os pontos-chave para o objeto nesta fotografia?
Fig: visão computacional detectando gatos em uma imagem ( Fonte )
Muitos outros algoritmos avançados de visão computacional, como transferência de estilo, colorização, estimativa de pose humana, reconhecimento de ação e muito mais, podem ser aprendidos junto com algoritmos de aprendizado profundo .
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Benefícios da visão computacional
A visão computacional pode automatizar várias tarefas sem a necessidade de intervenção humana. Como resultado, ele fornece às organizações uma série de benefícios:
- Processo mais rápido e simples-os sistemas de visão computacional podem realizar tarefas repetitivas e monótonas em um ritmo mais rápido, o que simplifica o trabalho para os humanos.
- Melhores produtos e serviços-Os sistemas de visão por computador muito bem treinados não cometerão nenhum erro. Isso resultará em uma entrega mais rápida de produtos e serviços de alta qualidade.
- Redução de custos-as empresas não precisam gastar dinheiro consertando seus processos defeituosos porque a visão computacional não deixará espaço para produtos e serviços defeituosos.
Desvantagens da visão computacional
Não existe tecnologia isenta de falhas, o que vale para sistemas de visão computacional. Aqui estão algumas limitações da visão computacional:
- Falta de especialistas-As empresas precisam ter uma equipe de profissionais altamente treinados com profundo conhecimento de diferenças entre as tecnologias de AI vs. Aprendizado de Máquina vs. Aprendizado Profundo para treinar sistemas de visão computacional. Há necessidade de mais especialistas que possam ajudar a moldar este futuro da tecnologia.
- Necessidade de monitoramento regular-se um sistema de visão por computador enfrentar uma falha técnica ou quebrar, isso pode causar um prejuízo imenso para as empresas. Portanto, as empresas precisam ter uma equipe dedicada a bordo para monitorar e avaliar esses sistemas.
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Onde você pode começar a usar a visão computacional?
Apesar do recente progresso neste novo campo da tecnologia, ainda não estamos nem perto de desbloquear o poder da visão computacional. No entanto, já existem várias organizações que encontraram maneiras de aproveitar essa tecnologia para resolver problemas do mundo real. Isso só prova que a visão computacional está crescendo a uma taxa imensa e não é provável que pare tão cedo. Se você quiser saber mais sobre visão computacional e outros benefícios de aprendizagem profunda , Curso de aprendizagem profunda (com Keras e TensorFlow) O treinamento de certificação é a maneira perfeita de colocar você no caminho certo. Você dominará todos os conceitos e modelos de aprendizado profundo usando as estruturas Keras e TensorFlow e implementará algoritmos de aprendizado profundo. Comece com este curso hoje e prepare-se para uma carreira de sucesso em aprendizagem profunda.
