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

Жажда успеха: как выжить на пути к поставленным целям Жажда успеха: как выжить на пути к поставленным целям

Как достигнуть цели и при этом не выгореть?

Psychologies
Надежный щит для иммунитета Надежный щит для иммунитета

Средства, которые поднимут твои защитные силы на новый уровень

Лиза
5 советов на основе научных исследований, которые помогут стать счастливее 5 советов на основе научных исследований, которые помогут стать счастливее

Как повысить субъективный уровень счастья и благополучия?

Inc.
Арктическая экспедиция: кто и зачем развивает туризм на Таймыре Арктическая экспедиция: кто и зачем развивает туризм на Таймыре

Зачем на Таймыре строить отели, создавать круизы и проводить экспедиции?

Forbes
Деструктивные отношения: почему так трудно уйти? Деструктивные отношения: почему так трудно уйти?

Почему разрыв «токсичного» союза не всегда самый очевидный выход

Psychologies
Все болезни от нервов? Как устроена психосоматика с научной точки зрения Все болезни от нервов? Как устроена психосоматика с научной точки зрения

Отрывок из книги «Правда и мифы о психосоматике»

Inc.
6 жирных фактов о «Большом Лебовски» 6 жирных фактов о «Большом Лебовски»

Все о фильме, после которого мы не можем по-прежнему смотреть на ковры

Maxim
«Система VAC не смогла проверить вашу игровую сессию»: как исправить эту ошибку? «Система VAC не смогла проверить вашу игровую сессию»: как исправить эту ошибку?

Что такое система VAC и почему она не дает вам запустить игру?

CHIP
Сколько друзей может быть у одного человека. 10, 50, 100 или 150? Сколько друзей может быть у одного человека. 10, 50, 100 или 150?

Число Данбара — действительно ли у человека может быть только 150 друзей?

ТехИнсайдер
«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
Минеральные помощники первой жизни Минеральные помощники первой жизни

Откуда взялась заполонившая современную Землю жизнь?

Наука и жизнь
Раз и навсегда: как изменилась жизнь подростков за последние 50 лет Раз и навсегда: как изменилась жизнь подростков за последние 50 лет

Как жили дети и подростки, когда не было интернета, а дружба была «навсегда»

СНОБ
«Взрослая дочь больше не хочет со мной общаться»: как вернуть доверительные отношения? «Взрослая дочь больше не хочет со мной общаться»: как вернуть доверительные отношения?

Что делать, если чувствуете, как между вами и детьми возникла пропасть?

Psychologies
Суп для Мазарини Суп для Мазарини

Франция. Луковый суп – последнее блюдо кардинала

Вокруг света
Правила жизни Эминема Правила жизни Эминема

Правила жизни рэп-бога Маршалла Брюса Мэтерса

Правила жизни
Герман Эль Классико о клубе «Амкал», медийном футболе и будущем российского спорта Герман Эль Классико о клубе «Амкал», медийном футболе и будущем российского спорта

Почему аудитория профессиональных футбольных клубов переходит к блогерам?

Forbes
Искусство ревновать Искусство ревновать

Как конкуренция и соревнование сформировали западноевропейское искусство

Weekend
Николай Коновалов: «Важный фактор в лечении грыжи диска – время. Боль может пройти сама по себе» Николай Коновалов: «Важный фактор в лечении грыжи диска – время. Боль может пройти сама по себе»

Боль в спине или шее – очень распространённая проблема. Как от нее избавиться?

Здоровье
Не только обрабатывать раны: как использовать перекись водорода в быту Не только обрабатывать раны: как использовать перекись водорода в быту

Одно недорогое аптечное средство способно отмыть весь ваш дом

ТехИнсайдер
Несчастливый образ жизни может состарить вас сильнее, чем курение и даже алкоголизм Несчастливый образ жизни может состарить вас сильнее, чем курение и даже алкоголизм

Как эмоциональное состояние влияет на биологический возраст

ТехИнсайдер
Япония Япония

Угрожающая страна дешевых яблок, теплых домов и широко мыслящих красивых людей

Правила жизни
Свайп вправо: как оформить анкету в Тиндере и найти партнера Свайп вправо: как оформить анкету в Тиндере и найти партнера

Как найти мэтч мечты?

Psychologies
6 мифов об ангине 6 мифов об ангине

Ангина опасна своими осложнениями – от заболевания почек до ревматизма

Лиза
Как самому выбрать гитару и не ошибиться? Подсказка Как самому выбрать гитару и не ошибиться? Подсказка

Гитара — сложное произведение искусства и науки. Что нужно знать перед покупкой?

ТехИнсайдер
«Я делаю шаг» «Я делаю шаг»

На СТС в самом разгаре шоу «Маска. Танцы». А ведущим стал Юрий Музыченко

OK!
Когда близкий болен: как убедить пожилого родственника принять помощь Когда близкий болен: как убедить пожилого родственника принять помощь

Как найти с пожилыми родственниками общий язык и убедить принять заботу

Psychologies
Взрослый секс Взрослый секс

13 фактов о сексе, которые вас порадуют

Новый очаг
«Не мешайте жить»: почему в Иране начались самые масштабные за многие годы протесты «Не мешайте жить»: почему в Иране начались самые масштабные за многие годы протесты

Волнения в Иране поставили страну на порог перемен

Forbes
Очень страшные истории: Очень страшные истории:

Отрывок из книги Вики Филдс о маленьком таинственном городке Эттон-Крик

VOICE
Как после 50 лет оставаться в хорошей форме Как после 50 лет оставаться в хорошей форме

Неужели после 50 нельзя быть подтянутым и спортивным?

ТехИнсайдер
Открыть в приложении