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
Хитроумный математический трюк: профессор рассказал, как доказать, что 1 = 2 и оставить собеседника в дураках Хитроумный математический трюк: профессор рассказал, как доказать, что 1 = 2 и оставить собеседника в дураках

Возможно, все, что вы знаете о математике, — одна большая и жирная ложь

ТехИнсайдер
Классика жанра: 5 культовых детективов XX века Классика жанра: 5 культовых детективов XX века

Лучшие книги, написанные в прошлом столетии

ТехИнсайдер
Как радоваться жизни несмотря на удары судьбы: простое упражнение Как радоваться жизни несмотря на удары судьбы: простое упражнение

Делимся упражнением, которое поможет вернуть радость жизни

Psychologies
От Джека Керуака до студии йоги: как правильно медитировать и зачем это нужно От Джека Керуака до студии йоги: как правильно медитировать и зачем это нужно

Зачем нужна медитация? Рассказываем, как научиться медитировать новичкам

Forbes
Новая страсть миллиардеров: что такое эффективный альтруизм Новая страсть миллиардеров: что такое эффективный альтруизм

Эффективный альтруизм: истоки этого движения, его критика и причины популярности

Forbes
Неаполитанская мафия и футбол: привозили Марадону, минировали офис президента «Наполи» Неаполитанская мафия и футбол: привозили Марадону, минировали офис президента «Наполи»

«Каморра» всегда была частью футбольного движа криминального итальянского юга

Maxim
«Мужской климакс: бывает ли он на самом деле?» «Мужской климакс: бывает ли он на самом деле?»

Существует ли мужской климакс или это все-таки просто болтовня?

Psychologies
Правило чайной ложки Правило чайной ложки

Переборщив с косметикой, легко создать себе неприятности

Добрые советы
Таинственная находка в древних канализациях индейцев раскрыла тайну массового вымирания Таинственная находка в древних канализациях индейцев раскрыла тайну массового вымирания

Как город Кахокия стал мегаполисом и как вымер

ТехИнсайдер
Вот-вот состоится премьера Omoda C5. Ловите несколько интересных фактов о новинке Вот-вот состоится премьера Omoda C5. Ловите несколько интересных фактов о новинке

Chery Omoda C5: почему название такое странное и как у машинки с безопасностью?

ТехИнсайдер
За клиническую точность: почему Анни Эрно получила Нобелевскую премию по литературе За клиническую точность: почему Анни Эрно получила Нобелевскую премию по литературе

Почему награждение Анни Эрно Нобелевской премией — такое важное событие

Forbes
У каждого свой Эверест: как опыт восхождений в горы помогает в бизнесе и жизни У каждого свой Эверест: как опыт восхождений в горы помогает в бизнесе и жизни

Отрывок из книги Сергея Кофанова «У каждого свой Эверест»

Forbes
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
Что такое стыд, как он может сформировать культуру и почему его испытывают даже боги Что такое стыд, как он может сформировать культуру и почему его испытывают даже боги

Что такое стыд и как он связан с Японией и её богами?

ТехИнсайдер
Как управлять гормонами счастья: научные способы улучшить настроение — попробуйте сами Как управлять гормонами счастья: научные способы улучшить настроение — попробуйте сами

Как связаны приятные эмоции и внутренние химические реакции?

Psychologies
С тобой плохо, без тебя еще хуже С тобой плохо, без тебя еще хуже

Как распознать зависимые отношения и выбраться из них

Лиза
“Мисс русская красавица в изгнании”: как сто лет назад эмигранты из России проводили первые конкурсы красоты “Мисс русская красавица в изгнании”: как сто лет назад эмигранты из России проводили первые конкурсы красоты

Как проводили первые конкурсы красоты среди эмигранток из России начала 20 века

VOICE
40 диких фактов об акулах, которые знают далеко не все 40 диких фактов об акулах, которые знают далеко не все

Что мы знаем об акулах?

Maxim
Гениальный самозванец Гениальный самозванец

Рассказ Елены Соломенцевой

Новый очаг
«Норд-Ост»: 20 лет спустя — как живут близкие жертв теракта «Норд-Ост»: 20 лет спустя — как живут близкие жертв теракта

Истории людей, которые лишились близких в ужасной трагедии на Дубровке

Psychologies
«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
Новые черные комедии на любой вкус Новые черные комедии на любой вкус

Фильмы и сериалы, авторы которых не боятся черного юмора

Maxim
Зараза к заразе не липнет: почему вероятность одновременного заражения сразу двумя вирусами чрезвычайно мала? Зараза к заразе не липнет: почему вероятность одновременного заражения сразу двумя вирусами чрезвычайно мала?

Почему два вируса не могут ужиться в одном организме?

ТехИнсайдер
4 модные зимние ошибки, которые больше всего старят женщин после 40 лет: мнение фэшн-эксперта 4 модные зимние ошибки, которые больше всего старят женщин после 40 лет: мнение фэшн-эксперта

Есть предметы гардероба, которые уже отжили свой век

VOICE
Жизнь в хаосе: как беспорядок влияет на нас Жизнь в хаосе: как беспорядок влияет на нас

Почему так трудно расставаться с вещами?

Psychologies
«Я притягиваю неподходящих мужчин»: как разорвать порочный круг «Я притягиваю неподходящих мужчин»: как разорвать порочный круг

Вы привлекаете один и тот же тип мужчин, который вам категорически не подходит?

Psychologies
6 шагов: программа-минимум по уходу за лицом вечером для женщин старше 40 6 шагов: программа-минимум по уходу за лицом вечером для женщин старше 40

Существует один общий и одобренный экспертами пошаговый метод ухода за кожей

VOICE
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
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
Открыть в приложении