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
5 исчезнувших этнических групп, которые когда-то жили в России 5 исчезнувших этнических групп, которые когда-то жили в России

Котты, гоайе и другие вымершие этнические группы России

ТехИнсайдер
Откуда взялся свитер Данилы Багрова: история культовой одежды из фильма Откуда взялся свитер Данилы Багрова: история культовой одежды из фильма

Кинокостюм Данилы Багрова, как оказалось, был создан практически случайно

VOICE
Почему мы скрываем доходы и траты от партнера: 3 вида финансовой измены Почему мы скрываем доходы и траты от партнера: 3 вида финансовой измены

Что такое финансовые измены и насколько они опасны для отношений в паре?

Psychologies
«За что меня били? За что жали?»: как умирали великие русские писатели «За что меня били? За что жали?»: как умирали великие русские писатели

Коллекция драматических финалов русских писателей

Maxim
Как вести себя во время панической атаки: советы специалистов Как вести себя во время панической атаки: советы специалистов

Что такое паническая атака на самом деле и как ее преодолеть?

ТехИнсайдер
Игра в осьминога Игра в осьминога

Разбираемся в философской подоплеке секса с куклами и грибами

Правила жизни
Как единственная женщина-космонавт из России совершила полет на корабле SpaceX Crew 5 Как единственная женщина-космонавт из России совершила полет на корабле SpaceX Crew 5

Николь Манн, первая коренная американка, оказавшаяся в космосе

Forbes
Почему автомобили в жизни не взрываются, как в кино? Почему автомобили в жизни не взрываются, как в кино?

В боевиках автомобили взрывоопасны. Но почему в жизни такое происходит редко?

Maxim
Каким секс будет завтра? Обсуждают психолог, сексолог и суррогатный партнер Каким секс будет завтра? Обсуждают психолог, сексолог и суррогатный партнер

Как изменятся наши отношения, перенесем ли мы их в диджитал?

Psychologies
9 вещей, которые нельзя делать перед посещением врача 9 вещей, которые нельзя делать перед посещением врача

Чтобы результаты обследований были правильными, важно соблюдать правила

Лиза
Русское искусство экспорт, или краткая история парижской выставки Дягилева Русское искусство экспорт, или краткая история парижской выставки Дягилева

О портрете Дягилева кисти его близкого друга Льва Бакста

Правила жизни
«Он был совсем тяжелым»: Виктор Чайка рассказал о состоянии Бориса Моисеева перед смертью «Он был совсем тяжелым»: Виктор Чайка рассказал о состоянии Бориса Моисеева перед смертью

Виктор Чайка разоткровенничался о последних днях жизни Бориса Моисеева

VOICE
Бозон Хиггса — 10 лет спустя Бозон Хиггса — 10 лет спустя

Бозон Хиггса может стать ключом к решению некоторых основных проблем в физике

Наука и жизнь
Что добавить в чай, чтобы успокоиться Что добавить в чай, чтобы успокоиться

6 успокаивающих трав и никакого алкоголя!

Maxim
Смерть в чужой кровати: как в отелях умирали знаменитости Смерть в чужой кровати: как в отелях умирали знаменитости

Иногда смерть гостя приносит отелю славу и становится частью ее истории

Правила жизни
Колесо фортуны Колесо фортуны

Как продать автомобиль и законно не платить налог

Лиза
7 лайфхаков, как смотреть на жизнь с юмором 7 лайфхаков, как смотреть на жизнь с юмором

Небольшой гид по позитивному отношению к жизни

Maxim
5 увлекательных комиксов и графических романов 5 увлекательных комиксов и графических романов

Кто сказал, что комиксы и графические романы — только для детей и подростков?

Maxim
Чем дальше в лес: на что способна косметика с грибами Чем дальше в лес: на что способна косметика с грибами

Самые полезные грибы и бьюти-средства на их основе

Правила жизни
Исчезновение личности. О фестивальном хите «Корсаж» Исчезновение личности. О фестивальном хите «Корсаж»

Как историческая драма «Корсаж» показывает ужасы жизни императрицы Австрии

СНОБ
Астрономию исключили из школьной программы. Для чего нужно изучать космос? Астрономию исключили из школьной программы. Для чего нужно изучать космос?

Зачем человечество тратит миллиарды долларов на изучение космоса?

Maxim
Маньяк по переписке: как платформу для фанфиков Wattpad наводнили секс-преступники Маньяк по переписке: как платформу для фанфиков Wattpad наводнили секс-преступники

Выяснилось, что Wattpad стал площадкой для сексуальных маньяков

Forbes
Республика Корея Республика Корея

Интернет по паспорту, христианские секты и турбонационалисты-язычники

Правила жизни
Время для счастья Время для счастья

Эти женщины доказывают, что можно оставаться привлекательными в любом возрасте

Добрые советы
10 самых красивых женщин всех времен и народов 10 самых красивых женщин всех времен и народов

Самые известные красавицы от палеолита до наших дней

Maxim
Телевизор или проектор: что лучше выбрать для домашнего кинотеатра? Телевизор или проектор: что лучше выбрать для домашнего кинотеатра?

На что опираться, выбирая комплектующие для домашнего кинотеатра?

ТехИнсайдер
«Его бывшая лезет в наши отношения»: кто в этом виноват? «Его бывшая лезет в наши отношения»: кто в этом виноват?

Третий лишний — как бывшая партнера может влиять на ваши отношения

Psychologies
«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
Терапия ВИЧ: все, что необходимо знать Терапия ВИЧ: все, что необходимо знать

В чем заключается лечение ВИЧ-инфекции?

Psychologies
Открыть в приложении