Машинное зрение

Машинное зрение

Моделирование человеческого зрения при помощи машины является сложной задачей. Совершенно недостаточно присоединить видеокамеру к компьютеру и рассчитывать, что такая установка будет «видеть». Нейронные системы и программы ИИ должны считать видеоизображение и подвергнуть его обработке. Сейчас машинное зрение используется в ограниченных и специализированных областях.

В главе 1 я говорил о компьютерной системе Papnet, которая использует специальное нейронное программное обеспечения для анализа изображений эмульсионных мазков, обеспечивая точность, недоступную человеку-оператору. Некоторые исследователи разрабатывают системы управления автотранспортом, на основе визуального контроля очертаний дорожного покрытия.

Прежде чем мы сможем попытаться моделировать человеческое зрение, нам потребуется создать систему стереоскопически размещаемых камер (в дополнение к системе распознавания образов, что само по себе является непростой задачей). Некоторые исследования подобного рода проводятся в Массачусетсом технологическом институте, там создан робот-гуманоид COG. С помощью двух стереоскопических камер можно получить два изображения, которые обрабатываются и затем сравниваются для получения трехмерной картины. Этот процесс аналогичен получению трехмерных изображений у человека. Для определения глубины пространства каждая камера должна быть смонтирована на подвижном карданном подвесе, что позволит камерам сводить оптические оси (конвергировать) и фокусироваться на объекте. Для определения расстояния до объекта используется значение величины конвергенции.

Проблемы машинного зрения представляют благодатную почву для развития. В настоящее время большинство подобных систем требует мощных компьютеров и решает задачи обработки изображений.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.