La visió és un dels sentits més importants per als éssers humans. A través seu som capaços de percebre el món que ens envolta i d'interpretar la informació visual que rebem. La vista ens permet veure els colors, les formes, les mides i les distàncies, cosa que ens ajuda a reconèixer objectes, rostres i llocs.
La visió és un procés complex que implica la captació de la llum per part de l'ull, la formació d'una imatge a la retina i l'enviament d'aquesta informació al cervell per al processament i la interpretació. Els ulls humans són capaços d'enfocar els objectes a distàncies diferents i d'ajustar-se a les diferents condicions de llum.
La vista és fonamental per a moltes activitats quotidianes, com llegir, conduir, veure televisió, navegar per internet i fer activitats esportives. A més, la visió també és essencial per a la seguretat i la supervivència, ja que ens permet detectar perills i reaccionar-hi.
Què és la visió per ordinador?
La visió per ordinador és una branca de la intel·ligència artificial que se centra en permetre que les màquines «vegin» i «entenguin» imatges i vídeos. És una tecnologia en constant evolució i s'ha tornat cada cop més important en la classificació d'imatges i el reconeixement d'objectes en els darrers anys. En aquest article, explorarem què és la visió per ordinador i com sutilitza en la classificació dimatges i el reconeixement dobjectes.
La visió per ordinador es basa en laprenentatge automàtic i el processament dimatges. L'aprenentatge automàtic implica ensenyar una màquina a reconèixer patrons a les dades mitjançant l'ús d'algorismes i models matemàtics. En el cas de la visió per ordinador, aquestes dades són imatges o vídeos.
Perquè una màquina pugui veure una imatge, aquesta ha de ser convertida en un format que pugui ser interpretat per un ordinador. Les imatges es representen mitjançant una matriu de píxels, cadascun amb un valor numèric que indica la seva brillantor o color. Els algorismes de processament d'imatges poden utilitzar aquesta informació per detectar vores, formes i textures en una imatge.
Un cop s'han extret les característiques d'una imatge, es poden utilitzar algoritmes d'aprenentatge automàtic per entrenar una màquina a reconèixer objectes en una imatge. L'entrenament implica proporcionar a la màquina un conjunt d'imatges etiquetades amb les classes corresponents als objectes que hi apareixen. Amb el conjunt d'imatges etiquetades, podeu entrenar un model d'aprenentatge automàtic perquè aprengui a identificar els patrons visuals associats a cada classe d'objecte.
Hi ha diversos algorismes d'aprenentatge automàtic que es poden utilitzar per entrenar un model de reconeixement d'objectes, com ara xarxes neuronals convolucionals (CNN) o els boscos aleatoris. Aquests algoritmes es fan servir per ajustar els pesos de les connexions entre les capes duna xarxa neuronal artificial, de manera que es minimitzi lerror de classificació.
Un cop s'ha entrenat el model, es pot utilitzar per fer prediccions sobre noves imatges. El model processa la imatge dentrada i assigna una probabilitat a cada classe dobjecte que ha après a reconèixer. La classe amb la probabilitat més alta es pren com a predicció final del model.
El reconeixement d'objectes és una aplicació important a molts camps, com la robòtica, la visió artificial, la seguretat i la vigilància, entre d'altres. Amb els avenços recents en laprenentatge automàtic i la visió per ordinador, és possible desenvolupar sistemes de reconeixement dobjectes altament precisos i eficients, la qual cosa té el potencial de transformar una àmplia gamma dindústries i aplicacions.
