This HTML5 document contains 325 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dbpedia-elhttp://el.dbpedia.org/resource/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
n15http://www.imagingbook.com/%7Cisbn=978-1-84628-379-6%7Caccess-date=2007-06-13%7Carchive-date=2014-05-17%7Carchive-url=https:/web.archive.org/web/20140517114947/http:/imagingbook.com/
dbpedia-svhttp://sv.dbpedia.org/resource/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
n54http://ia.dbpedia.org/resource/
dbpedia-bghttp://bg.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fihttp://fi.dbpedia.org/resource/
n70http://hy.dbpedia.org/resource/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
dbpedia-hrhttp://hr.dbpedia.org/resource/
n56https://github.com/joehoeller/
dbpedia-arhttp://ar.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ethttp://et.dbpedia.org/resource/
dbpedia-hehttp://he.dbpedia.org/resource/
n20http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
dbpedia-frhttp://fr.dbpedia.org/resource/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n42http://www.nada.kth.se/~tony/
dbpedia-cshttp://cs.dbpedia.org/resource/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n59http://lv.dbpedia.org/resource/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n29http://dbpedia.org/resource/File:
dbphttp://dbpedia.org/property/
n41https://sites.usc.edu/iris-cvlab/
dbpedia-euhttp://eu.dbpedia.org/resource/
n61http://ur.dbpedia.org/resource/
n16http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-idhttp://id.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-srhttp://sr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-vihttp://vi.dbpedia.org/resource/
dbpedia-pthttp://pt.dbpedia.org/resource/
dbpedia-sqhttp://sq.dbpedia.org/resource/
dbpedia-jahttp://ja.dbpedia.org/resource/
n47http://www.computervisiononline.com/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-dehttp://de.dbpedia.org/resource/
dbpedia-plhttp://pl.dbpedia.org/resource/
dbpedia-thhttp://th.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
n37http://api.nytimes.com/svc/semantic/v2/concept/name/nytd_des/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
n53http://szeliski.org/Book/
goldhttp://purl.org/linguistics/gold/
n51https://global.dbpedia.org/id/
n60http://www.cvpapers.com/
dbpedia-slhttp://sl.dbpedia.org/resource/
n22http://ivt.sourceforge.net/
dbpedia-ithttp://it.dbpedia.org/resource/
dbpedia-cahttp://ca.dbpedia.org/resource/
n33http://www.mas.ecp.fr/vision/Personnel/nikos/paragios-chen-faugeras/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n18http://bs.dbpedia.org/resource/
n36http://www.cs.auckland.ac.nz/~rklette/Books/SpringerCV98/
dbpedia-simplehttp://simple.dbpedia.org/resource/
n45https://britishmachinevisionassociation.github.io/
dbpedia-zhhttp://zh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-kohttp://ko.dbpedia.org/resource/
dbpedia-behttp://be.dbpedia.org/resource/
dbpedia-trhttp://tr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fahttp://fa.dbpedia.org/resource/
dbpedia-glhttp://gl.dbpedia.org/resource/
n30https://archive.org/details/
dbpedia-eshttp://es.dbpedia.org/resource/
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item
dbr:Computer_vision
rdf:type
owl:Thing dbo:MusicGenre
rdfs:label
Visão computacional Μηχανική όραση 计算机视觉 Компьютерное зрение コンピュータビジョン Rozpoznawanie obrazów Vision par ordinateur Комп'ютерний зір Visión artificial Počítačové vidění Datorseende رؤية حاسوبية Penglihatan komputer Computer Vision 컴퓨터 비전 Visió artificial Visione artificiale Ikusmen artifizial Computer vision
rdfs:comment
الرؤية الحاسوبية (بالإنجليزية: computer vision)‏ هي إحدى مجالات علم الحاسوب، تهدف إلى بناء تطبيقات ذكية قادرة على فهم محتوى الصور كما يفهمها الإنسان. حيث من الممكن أن تأخذ بيانات الصور عدة أشكال كالصور المتعاقبة (فيديو)، المشاهد من عدة كاميرات، بيانات ذات عدة أبعاد مأخوذة من جهاز تصوير طبي. Computer vision is an interdisciplinary scientific field that deals with how computers can gain high-level understanding from digital images or videos. From the perspective of engineering, it seeks to understand and automate tasks that the human visual system can do. Sub-domains of computer vision include scene reconstruction, object detection, event detection, video tracking, object recognition, 3D pose estimation, learning, indexing, motion estimation, visual servoing, 3D scene modeling, and image restoration. Datorseende är ett delområde av datalogin som arbetar med att bygga "seende datorer", vilka automatiskt bearbetar och "förstår" innehållet i digitala bilder. Med "förstår" menas här att specifika typer av information extraheras ur bilder beroende på den uppgift som ska lösas. Exempel på vanliga uppgifter utgörs av Till klassen datorseendeoperationer räknas (utöver de operationer som listats i artiklarna om bildbehandling och bildanalys) vanligen följande typer av operationer: La visione artificiale (nota anche come computer vision) è l'insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale (3D) partendo da immagini bidimensionali (2D). Lo scopo principale della visione artificiale è quello di riprodurre la vista umana. Vedere è inteso non solo come l'acquisizione di una fotografia bidimensionale di un'area ma soprattutto come l'interpretazione del contenuto di quell'area. L'informazione è intesa in questo caso come qualcosa che implica una decisione automatica. Visão computacional é a ciência e tecnologia das máquinas que enxergam. Ela desenvolve teoria e tecnologia para a construção de sistemas artificiais que obtém informação de imagens ou quaisquer dados multidimensionais. Exemplos de aplicações incluem o controle de processos (como robôs industriais ou veículos autônomos), detecção de eventos, organização de informação, modelagem de objetos ou ambientes e interação (atrelado a interação humano-computador). Penglihatan komputer adalah bidang ilmiah antardisiplin yang membahas bagaimana komputer dapat memperoleh pemahaman tingkat tinggi dari gambar atau video digital. Dari perspektif teknik, bidang ini berupaya mengotomatiskan tugas-tugas yang dapat dilakukan oleh sistem penglihatan manusia. Sub-domain dari penglihatan komputer meliputi , deteksi peristiwa, pelacakan video, , , pembelajaran, pengindeksan, , dan . Η μηχανική όραση, υπολογιστική όραση ή τεχνητή όραση είναι ένα επιστημονικό πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης το οποίο επιχειρεί να αναπαράγει αλγοριθμικά την αίσθηση της όρασης, συνήθως σε ηλεκτρονικό υπολογιστή ή ρομπότ. Η μηχανική όραση σχετίζεται με τη θεωρία και την τεχνολογία που εμπλέκονται στη σχεδίαση και κατασκευή συστημάτων που λαμβάνουν και αναλύουν δεδομένα από εικόνες. Τα εν λόγω δεδομένα μπορούν να είναι φωτογραφίες, βίντεο, όψεις από πολλαπλές κάμερες, πολυδιάστατες εικόνες από ιατρικό σαρωτή κλπ. コンピュータビジョン(computer vision)はコンピュータがデジタルな画像、または動画をいかによく理解できるか、ということを扱う研究分野である。工学的には、人間の視覚システムが行うことができるタスクを自動化することを追求する分野である。 この分野はコンピュータが実世界の情報を取得する全ての過程を扱うため、画像センシングのためのハードウェアから情報を認識するための人工知能的理論まで幅広く研究されている。また、近年ではコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの融合が注目を集めている。 研究対象を大別すると、 * 画像センサ * カメラ * * 2次元画像処理 * 背景差分法 * 法 * オプティカルフロー * 動きベクトル * 3次元画像処理 * ステレオ法(コンピュータステレオビジョン) * エピポーラ幾何 * * (factorization) * 認識・識別 * 機械学習のアルゴリズム(k-nn, k-means, svm等) * 深層学習のアルゴリズム(CNN, RNN等) * 情報提示 * バーチャルリアリティ * 複合現実感・拡張現実感 が挙げられる。 これらの技術はロボットビジョン、ウェアラブルコンピュータなどとも深く結びついており、研究者が「元気」であることでも有名な分野である。 Ikusmen artifiziala edota ordenagailu bidezko ikusmena, mundu errealeko irudiak bereganatu, landu, aztertu eta ulertzeko metodoak erabiltzen dituen zientziaren jakintzagai bat da, irudi horiek ordenagailu bidez zenbaki edo zeinu informazioan ekoizteko asmoz. Gizakiok inguruko mundua ulertzeko geure begiak eta burmuinak erabiltzen ditugun antzera, ikusmen artifizialak ondorio berbera sortzen saiatzen da, honela ordenagailuek irudi edo irudi-sekuentzia bat ulertzen saiatu eta une zehatz aldiro modu batera edo bestera joka dezaten. Ulermen hau hainbat arloren bidez lortzen da, tartean geometria, estatistika, fisika eta beste hainbat. Datuen bereganatzea hainbat modutara lortzen da, tartean bideokamera bidezko hainbat ikuspegien edota mediku-eskaner baten datu dimentsioaniztunen bidez. Комп'ю́терний зір або Комп'ютерне бачення — теорія та технологія створення машин, які можуть проводити виявляння, відстежування та визначення об'єктів. Як наукова дисципліна комп'ютерний зір належить до теорії та технології створення штучних систем, які отримують інформацію у вигляді зображень. Відеодані може бути представлено у вигляді багатьох форм, таких як відеопослідовність, зображення з різних камер або тривимірними даними з медичного сканера. Підрозділи комп'ютерного зору охоплюють відтворення дій, виявлення подій, стеження, розпізнавання образів, відновлення зображень. Компьютерное зрение (иначе техническое зрение) — теория и технология создания машин, которые могут производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов. Как научная дисциплина, компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем, которые получают информацию из изображений. Видеоданные могут быть представлены множеством форм, таких как видеопоследовательность, изображения с различных камер или трехмерными данными, например с устройства Kinect или медицинского сканера. Rozpoznawanie obrazu (także: widzenie komputerowe, od ang. computer vision) – przetwarzanie obrazu przez maszynę za pomocą urządzeń zewnętrznych (np. skaner) w opis cyfrowy tegoż obrazu w celu dalszego przetwarzania. Przykładem takiego działania jest OCR czy też OMR. Dalsze przetwarzanie i ostateczna klasyfikacja obrazu częstokroć dokonywana jest przy wykorzystaniu metod inteligencji obliczeniowej. 计算机视觉(Computer vision)是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一門科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统。这里所指的信息指香农定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 作为一个工程学科,计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立。这类系统的组成部分包括: 1. * 过程控制(例如工业机器人和无人驾驶汽车) 2. * 事件监测(例如) 3. * 信息组织(例如图像数据库和图像序列的索引建立) 4. * 物体与环境建模(例如工业检查,医学图像分析和拓扑建模) 5. * 交感互动(例如人机互动的输入设备) 计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中,人类和各种动物的视觉都得到了研究,从而建立了这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。另一方面,在计算机视觉中,靠软件和硬件实现的人工智能系统得到了研究与描述。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이다. 공학적인 관점에서, 컴퓨터 비전은 인간의 시각이 할 수 있는 몇 가지 일을 수행하는 자율적인 시스템을 만드는 것을 목표로 한다 (많은 경우에는 인간의 시각을 능가하기도 한다). 그리고 과학적 관점에서는 컴퓨터 비전은 이미지에서 정보를 추출하는 인공 시스템 관련 이론에 관여한다. La visió artificial, també coneguda com a visió per computador (de l'anglès computer vision) o visió tècnica és un camp de la intel·ligència artificial. El propòsit de la visió artificial és programar un ordinador perquè "entengui" una escena o les característiques d'una imatge. Els objectius típics de la visió artificial inclouen: Aquests objectius s'aconsegueixen mitjançant reconeixement de patrons, , , processament d'imatges, i altres camps. La està molt relacionada amb la psicologia cognitiva i la . La visión artificial, también conocida como visión por computadora (del inglés computer vision) o visión técnica, es una disciplina científica que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratados por un ordenador. Tal y como los humanos usamos nuestros ojos y cerebros para comprender el mundo que nos rodea, la visión artificial trata de producir el mismo efecto para que los ordenadores puedan percibir y comprender una imagen o secuencia de imágenes y actuar según convenga en una determinada situación. Esta comprensión se consigue gracias a distintos campos como la geometría, la estadística, la física y otras disciplinas. La adquisición de los datos se consigue por La vision par ordinateur est un domaine scientifique et branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d'images ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Počítačové vidění (z anglického computer vision) je odvětví výpočetní techniky a vývoje softwaru zabývající se vytvářením zařízení schopných získávat informaci ze zachyceného obrazu. Může se jednat mimo jiné i o zpracování videa, obrazu z více zdrojů nebo dat z lékařských vyšetření. Počítačové vidění se používá například v oblastech: Podobory počítačového vidění zahrnují rekonstrukci scény, detekci dějů, vyhledávání událostí ve videu, poznávaní objektů, učení, indexování, odhad pohybu a rekonstrukci obrazu. Computer Vision ist eine Wissenschaft im Grenzbereich zwischen Informatik und den Ingenieurwissenschaften und versucht die von Kameras aufgenommenen Bilder auf unterschiedlichste Art und Weise zu verarbeiten und zu analysieren, um deren Inhalt zu verstehen oder geometrische Informationen zu extrahieren. Der Begriff Computer Vision bedeutet auf Deutsch soviel wie computerbasiertes Sehen (oder kurz: Computer Sehen). Im englischen Sprachraum wird ebenfalls der Begriff Machine Vision (auf Deutsch: ) synonym zu Computer Vision verwendet, wobei die Anwendung im industriellen Umfeld betont wird.
foaf:depiction
n20:Mars_Science_Laboratory,_2011-Present.jpg n20:DenseCap_(Johnson_et_al.,_2016)_(cropped).png n20:Intersection_over_Union_-_object_detection_bounding_boxes.jpg n20:Synthesizing_3D_Shapes_via_Modeling_Multi-View_Depth_Maps_and_Silhouettes_With_Deep_Generative_Networks.png n20:LiDAR_Scanner_and_Back_Camera_of_iPad_Pro_2020_-_3.jpg n20:SRT_Shape_Recognition_Technology.png
dcterms:subject
dbc:Articles_containing_video_clips dbc:Artificial_intelligence dbc:Packaging_machinery dbc:Image_processing dbc:Computer_vision
dbo:wikiPageID
6596
dbo:wikiPageRevisionID
1121836188
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Submersible dbc:Artificial_intelligence dbr:Image_restoration dbr:Quantum_mechanics dbr:Image_registration dbr:Character_(computing) dbc:Articles_containing_video_clips dbr:Image_processing dbr:Rangefinder_camera dbr:Computer_stereo_vision dbr:QR_code dbr:Optical_sorting dbr:Computational_imaging dbr:Visual_temporal_attention dbr:Outline_of_artificial_intelligence dbr:Markov_random_field dbr:Image_analysis dbr:MIUA dbr:Optical_flow dbr:Magnetic_resonance_image dbr:Inpainting dbr:Computer_graphics_(computer_science) dbr:Google_Goggles dbr:Interest_point_detection dbr:High-dimensional dbr:Egomotion dbr:Visual_effects dbr:Computer_graphics dbr:Search_engine_indexing dbr:Edge_detection dbr:Light_field dbc:Packaging_machinery n29:LiDAR_Scanner_and_Back_Camera_of_iPad_Pro_2020_-_3.jpg dbr:People_counter dbr:Teknomo–Fernandez_algorithm dbr:Regularization_(mathematics) dbr:Space_mapping dbr:Electromagnetic_radiation dbr:Reverse_image_search dbr:Computer-human_interaction dbr:Camera_tracking dbr:Visual_agnosia dbr:Quantum_physics dbr:Vision_processing_unit dbr:Outline_of_computer_vision dbr:Pattern_recognition dbr:Arteriosclerosis dbr:China_National_Space_Administration dbr:Image-based_rendering dbr:Data_Matrix n29:SRT_Shape_Recognition_Technology.png dbr:Motion_estimation dbr:Artificial_intelligence dbr:Digital_signal_processing dbr:Nikos_Paragios dbr:Image_sensor dbr:Photogrammetry dbr:Medical_imaging dbr:Eigenface dbr:Synthetic_aperture_sonar dbr:Infrared_light dbr:Driverless_car dbr:BMVA n29:Mars_Science_Laboratory,_2011-Present.jpg dbr:Artificial_neural_network dbr:Search_index dbr:Corner_detection dbr:Tumour dbr:Image_stitching dbr:Springer_Science+Business_Media dbr:Interdisciplinarity dbr:Three-dimensional n29:DARPA_Visual_Media_Reasoning_Concept_Video.ogv dbr:Lidar dbr:Solid-state_physics dbr:Computational_photography dbr:Machine_vision_glossary dbr:Blob_detection dbr:Visual_perception n29:Synthesizing_3D_Shapes_via_Modeling_Multi-View_Depth_Maps_and_Silhouettes_With_Deep_Generative_Networks.png dbr:Geometry dbr:Signal_processing dbr:Simultaneous_localization_and_mapping dbr:Egocentric_vision dbr:Curiosity_(rover) dbr:Path_planning dbr:Pose_(computer_vision) dbr:Magnetic_resonance_imaging dbr:Feature_detection_(computer_vision) dbr:Human_visual_system dbr:Robotic_navigation dbr:Side-scan_sonar dbr:Object_detection dbr:Artificial_intelligence_for_video_surveillance dbr:Object_recognition dbr:Image_sensors dbr:Object_co-segmentation dbr:Active_contour_model dbr:Computer-assisted_diagnosis dbr:Missile_guidance dbr:Optics n29:Silicon_Sensor.webp dbr:Wafer_(electronics) dbr:Olivier_Faugeras dbr:Thermographic_camera dbr:Unmanned_aerial_vehicle dbr:Visual_servoing dbr:Bin_picking dbr:ASCII dbr:Salience_(neuroscience) dbr:Digital_image dbr:Polyhedron_model dbr:Biological_vision dbc:Image_processing dbr:NASA dbr:Engineering dbr:Bundle_adjustment dbr:Feature_(computer_vision) dbr:Computer dbr:Graphics_processing_unit dbr:Machine_vision dbr:Morphing dbr:3D_reconstruction dbr:Yutu-2 dbr:3D_reconstruction_from_multiple_images dbr:Graph_cuts_in_computer_vision dbr:Vision_science dbr:BMVA_Summer_School dbr:Facial_recognition_system dbr:Autonomous_vehicle dbr:Medical_scanner dbr:Neurobiology dbr:Mobile_robot dbr:Deep_learning dbr:Ridge_detection dbr:British_Machine_Vision_Conference dbr:Scientific_discipline dbr:Video dbr:Optical_character_recognition dbr:Algorithm dbr:Integrated_circuit dbr:Convolutional_neural_network dbr:ImageNet dbr:Imaging_science dbr:Stereophotogrammetry dbr:Projective_geometry dbr:Artificial_neural_networks n29:DenseCap_(Johnson_et_al.,_2016)_(cropped).png dbr:Image_recognition dbr:Automated_species_identification dbr:3D_pose_estimation dbr:Computer_audition dbr:Presto_(restaurant_technology_platform) dbr:Structured-light_3D_scanner dbr:Surveillance dbr:Visual_spatial_attention dbr:Camera_resectioning dbr:Content-based_image_retrieval dbr:Scale_space dbr:Andrew_Zisserman dbr:Hyperspectral_imager dbr:Graphics_processing_units dbr:Shading dbr:Image_segmentation dbr:Assembly_line dbr:Optimization_(mathematics) dbr:Video_tracking dbc:Computer_vision dbr:Handwriting_recognition dbr:Visual_system dbr:Industrial_robots dbr:Robot_navigation dbr:Statistics n29:Intersection_over_Union_-_object_detection_bounding_boxes.jpg dbr:Digital_image_processing dbr:Radar_imaging dbr:List_of_emerging_technologies dbr:Activity_recognition dbr:Visible_light dbr:Augmented_reality n29:Finger_sensor.webp
dbo:wikiPageExternalLink
n15:%7Curl-status=dead n16: n22:book.html%7Cisbn=978-0-905705-71-2 n30:vision00davi n30:introductorytech0000truc n33:%7Cpublisher=Springer%7Cyear=2005%7Cisbn=978-0-387-26371-7 n30:robotvision0000horn n36:Springer98.html%7Cpublisher=Springer, n41: n42:book.html%7Cpublisher=Springer%7Cyear=1994%7Cisbn=978-0-7923-9418-1 n45: n47: n53:%7Cisbn=978-1848829343 n56:NVIDIA-GPU-Tensor-Core-Accelerator-PyTorch-OpenCV n60:index.html
owl:sameAs
dbpedia-et:Arvutinägemine dbpedia-th:คอมพิวเตอร์วิทัศน์ dbpedia-ru:Компьютерное_зрение dbpedia-simple:Computer_vision dbpedia-pl:Rozpoznawanie_obrazów dbpedia-sr:Рачунарски_вид n18:Računarski_vid dbpedia-hr:Računalni_vid dbpedia-sv:Datorseende dbpedia-ca:Visió_artificial dbpedia-vi:Thị_giác_máy_tính dbpedia-sl:Računalniški_vid dbpedia-tr:Bilgisayarlı_görü dbpedia-fr:Vision_par_ordinateur freebase:m.01xzx n37:Computer%20Vision dbpedia-bg:Компютърно_зрение dbpedia-ko:컴퓨터_비전 dbpedia-eu:Ikusmen_artifizial dbpedia-sq:Vizioni_kompjuterik dbpedia-ja:コンピュータビジョン dbpedia-it:Visione_artificiale dbpedia-uk:Комп'ютерний_зір dbpedia-pt:Visão_computacional dbpedia-el:Μηχανική_όραση n51:4zmf9 dbpedia-ar:رؤية_حاسوبية n54:Vision_numeric dbpedia-fa:بینایی_رایانه‌ای dbpedia-be:Камп’ютарны_зрок dbpedia-fi:Tietokonenäkö n59:Datorredze n61:کمپیوٹر_ویژن dbpedia-zh:计算机视觉 dbpedia-es:Visión_artificial dbpedia-id:Penglihatan_komputer dbpedia-he:ראייה_ממוחשבת dbpedia-gl:Visión_artificial dbpedia-de:Computer_Vision dbpedia-cs:Počítačové_vidění wikidata:Q844240 n70:Համակարգչային_տեսլական
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Citation_needed dbt:Cite_book dbt:Authority_control dbt:Differentiable_computing dbt:Div_col dbt:Div_col_end dbt:Spaced_ndash dbt:Computer_vision_footer dbt:Reflist dbt:Short_description
dbo:thumbnail
n20:DenseCap_(Johnson_et_al.,_2016)_(cropped).png?width=300
dbo:abstract
Penglihatan komputer adalah bidang ilmiah antardisiplin yang membahas bagaimana komputer dapat memperoleh pemahaman tingkat tinggi dari gambar atau video digital. Dari perspektif teknik, bidang ini berupaya mengotomatiskan tugas-tugas yang dapat dilakukan oleh sistem penglihatan manusia. Tugas penglihatan komputer meliputi metode untuk , , dan memahami gambar digital, dan ekstraksi data dimensi tinggi dari dunia nyata untuk menghasilkan informasi numerik atau simbolis, misalnya, dalam bentuk keputusan. Pengertian dalam konteks ini berarti transformasi gambar visual (input retina) menjadi deskripsi mengenai dunia sekitar yang dapat berinteraksi dengan proses pemikiran lain dan memperoleh tindakan yang sesuai. Pemahaman gambar ini dapat dilihat sebagai penguraian informasi simbolik dari data gambar menggunakan model yang dibangun dengan bantuan geometri, fisika, statistik, dan teori pembelajaran. Sub-domain dari penglihatan komputer meliputi , deteksi peristiwa, pelacakan video, , , pembelajaran, pengindeksan, , dan . Computer Vision ist eine Wissenschaft im Grenzbereich zwischen Informatik und den Ingenieurwissenschaften und versucht die von Kameras aufgenommenen Bilder auf unterschiedlichste Art und Weise zu verarbeiten und zu analysieren, um deren Inhalt zu verstehen oder geometrische Informationen zu extrahieren. Der Begriff Computer Vision bedeutet auf Deutsch soviel wie computerbasiertes Sehen (oder kurz: Computer Sehen). Im englischen Sprachraum wird ebenfalls der Begriff Machine Vision (auf Deutsch: ) synonym zu Computer Vision verwendet, wobei die Anwendung im industriellen Umfeld betont wird. Typische Aufgaben der Computer Vision sind die Objekterkennung und die Vermessung der geometrischen Struktur von Objekten sowie von Bewegungen (Fremdbewegung, Eigenbewegung). Dabei wird auf Algorithmen aus der Bildverarbeitung zurückgegriffen, zum Beispiel die Segmentierung und auf Verfahren der Mustererkennung, beispielsweise zur Klassifizierung von Objekten. Dabei kommen statistische (bzw. probabilistische) Methoden zum Einsatz, Methoden der Bildverarbeitung, der projektiven Geometrie, aus der Künstlichen Intelligenz und der Computergrafik. Die Werkzeuge stammen meistens aus der Mathematik, insbesondere aus Geometrie, linearer Algebra, Statistik, Operations Research (Optimierung) und Funktionalanalysis. Darüber hinaus besteht eine enge Verwandtschaft zu benachbarten Fachgebieten, wie der Photogrammetrie, der Fernerkundung und der Kartografie. Anwendungsgebiete sind z. B. die autonome Navigation von Robotern (Fahrerassistenzsysteme), die Filmindustrie zur Erschaffung virtueller Welten (virtual reality), die Spieleindustrie zum Eintauchen und Interagieren in virtuellen Räumen (augmented reality), die Erkennung und Verfolgung von Objekten (z. B. Fußgänger) oder zur Registrierung von medizinischen CT-Aufnahmen und Erkennung von krankem Gewebe usw. Η μηχανική όραση, υπολογιστική όραση ή τεχνητή όραση είναι ένα επιστημονικό πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης το οποίο επιχειρεί να αναπαράγει αλγοριθμικά την αίσθηση της όρασης, συνήθως σε ηλεκτρονικό υπολογιστή ή ρομπότ. Η μηχανική όραση σχετίζεται με τη θεωρία και την τεχνολογία που εμπλέκονται στη σχεδίαση και κατασκευή συστημάτων που λαμβάνουν και αναλύουν δεδομένα από εικόνες. Τα εν λόγω δεδομένα μπορούν να είναι φωτογραφίες, βίντεο, όψεις από πολλαπλές κάμερες, πολυδιάστατες εικόνες από ιατρικό σαρωτή κλπ. Η μηχανική όραση επιδιώκει να εφαρμόσει θεωρίες και μοντέλα στην κατασκευή μηχανικών συστημάτων με δυνατότητα όρασης. Παραδείγματα εφαρμογών τέτοιων συστημάτων είναι τα εξής: 1. * Έλεγχος διαδικασιών (π.χ. ένα βιομηχανικό ρομπότ ή ένα αυτόνομο όχημα) 2. * Ανίχνευση συμβάντων (π.χ. οπτική επιτήρηση) 3. * Οργάνωση πληροφοριών (π.χ. ευρετηριοποίηση βάσεων δεδομένων και ακολουθιών εικόνων) 4. * Εξομοίωση αντικειμένων και περιβαλλόντων (π.χ. βιομηχανική επιθεώρηση, ιατρική ανάλυση εικόνας ή τοπογραφική εξομοίωση) 5. * Αλληλεπίδραση χρηστών με υπολογιστικά συστήματα (π.χ. ως σε μια συσκευή επικοινωνίας ανθρώπου / μηχανής). Η μηχανική όραση μπορεί επίσης να περιγραφεί ως συμπλήρωμα (αλλά όχι απαραιτήτως αντίθετο) της βιολογικής όρασης. Στην τελευταία, μελετώνται η οπτική αντίληψη στους ανθρώπους και τα ζώα με αποτέλεσμα μοντέλα για το πώς αυτά τα συστήματα λειτουργούν υπό το πρίσμα των φυσιολογικών διαδικασιών. Η μηχανική όραση από την άλλη μελετά και περιγράφει το τεχνητά συστήματα όρασης που εφαρμόζονται σε λογισμικό ή/και σε υλικό υπολογιστών. Η διεπιστημονική ανταλλαγή μεταξύ της βιολογικής και υπολογιστικής όρασης αποδεικνύεται όλο και περισσότερο καρποφόρα και για τους δύο τομείς. Computer vision is an interdisciplinary scientific field that deals with how computers can gain high-level understanding from digital images or videos. From the perspective of engineering, it seeks to understand and automate tasks that the human visual system can do. Computer vision tasks include methods for acquiring, processing, analyzing and understanding digital images, and extraction of high-dimensional data from the real world in order to produce numerical or symbolic information, e.g. in the forms of decisions. Understanding in this context means the transformation of visual images (the input of the retina) into descriptions of the world that make sense to thought processes and can elicit appropriate action. This image understanding can be seen as the disentangling of symbolic information from image data using models constructed with the aid of geometry, physics, statistics, and learning theory. The scientific discipline of computer vision is concerned with the theory behind artificial systems that extract information from images. The image data can take many forms, such as video sequences, views from multiple cameras, multi-dimensional data from a 3D scanner, or medical scanning devices. The technological discipline of computer vision seeks to apply its theories and models to the construction of computer vision systems. Sub-domains of computer vision include scene reconstruction, object detection, event detection, video tracking, object recognition, 3D pose estimation, learning, indexing, motion estimation, visual servoing, 3D scene modeling, and image restoration. Rozpoznawanie obrazu (także: widzenie komputerowe, od ang. computer vision) – przetwarzanie obrazu przez maszynę za pomocą urządzeń zewnętrznych (np. skaner) w opis cyfrowy tegoż obrazu w celu dalszego przetwarzania. Przykładem takiego działania jest OCR czy też OMR. Dalsze przetwarzanie i ostateczna klasyfikacja obrazu częstokroć dokonywana jest przy wykorzystaniu metod inteligencji obliczeniowej. La visión artificial, también conocida como visión por computadora (del inglés computer vision) o visión técnica, es una disciplina científica que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratados por un ordenador. Tal y como los humanos usamos nuestros ojos y cerebros para comprender el mundo que nos rodea, la visión artificial trata de producir el mismo efecto para que los ordenadores puedan percibir y comprender una imagen o secuencia de imágenes y actuar según convenga en una determinada situación. Esta comprensión se consigue gracias a distintos campos como la geometría, la estadística, la física y otras disciplinas. La adquisición de los datos se consigue por varios medios como secuencias de imágenes, vistas desde varias cámaras de video o datos multidimensionales desde un escáner médico. Hay muchas tecnologías que utilizan la visión por ordenador, entre las cuales se encuentran el reconocimiento de objetos, la detección de sucesos, la reconstrucción de una escena (mapping) y la restauración de imágenes. El objetivo último de la visión artificial es conseguir el desarrollo de estrategias automáticas para el reconocimiento de patrones complejos en imágenes de múltiples dominios. En la actualidad, muchos son los campos que se han visto beneficiados por este conjunto de técnicas. Uno de los más conocidos es el de la robótica, ya que los robots con cierta autonomía deben reconocer con precisión la localización de los objetos de su entorno para no colisionar contra ellos, por ejemplo. A menudo, esto lo consiguen por medio de sensores o de cámaras, siendo estos últimos dispositivos idóneos para la aplicación de las estrategias de visión por ordenador. Sin embargo, la robótica no es el único ámbito que se ha visto beneficiado por este conjunto de técnicas. Podemos destacar el ámbito de la imagen médica, con sistemas capaces de reconocer, por ejemplo, patrones patológicos en una modalidad de imagen determinada y diagnosticar enfermedades de forma automatizada. También se emplean en otros ámbitos, como en sistemas de seguridad, seguimiento de objetos (por ejemplo, seguimiento de un futbolista en vídeo durante un partido de fútbol) o detección de anomalías en piezas fabricadas en una cadena de producción, esto último como método de control de calidad. Комп'ю́терний зір або Комп'ютерне бачення — теорія та технологія створення машин, які можуть проводити виявляння, відстежування та визначення об'єктів. Як наукова дисципліна комп'ютерний зір належить до теорії та технології створення штучних систем, які отримують інформацію у вигляді зображень. Відеодані може бути представлено у вигляді багатьох форм, таких як відеопослідовність, зображення з різних камер або тривимірними даними з медичного сканера. Як технологічна дисципліна комп'ютерний зір прагне застосувати теорії та моделі комп'ютерного зору до створення . Прикладами таких систем можуть бути: 1. * системи керування процесами (промислові роботи, автономні транспортні засоби) 2. * системи відеоспостереження 3. * системи організації інформації (наприклад, для індексації баз даних зображень) 4. * системи моделювання об'єктів або навколишнього середовища (аналіз медичних зображень, топографічне моделювання) 5. * системи взаємодії (наприклад, пристрої введення для систем людино-машинної взаємодії). Комп'ютерний зір також може бути описаний як доповнення (але не обов'язково протилежність) біологічному зору. У біології вивчається зорове сприйняття людини і різноманітних тварин, в підсумку створюються моделі роботи таких систем в термінах фізіологічних процесів. Комп'ютерний зір, з іншого боку, вивчає і описує системи комп'ютерного зору, які виконано апаратно або програмно. Міждисциплінарний обмін між біологічним та комп'ютерним зором виявився досить продуктивним для обох наукових галузей. Підрозділи комп'ютерного зору охоплюють відтворення дій, виявлення подій, стеження, розпізнавання образів, відновлення зображень. La visione artificiale (nota anche come computer vision) è l'insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale (3D) partendo da immagini bidimensionali (2D). Lo scopo principale della visione artificiale è quello di riprodurre la vista umana. Vedere è inteso non solo come l'acquisizione di una fotografia bidimensionale di un'area ma soprattutto come l'interpretazione del contenuto di quell'area. L'informazione è intesa in questo caso come qualcosa che implica una decisione automatica. Un sistema di visione artificiale è costituito dall'integrazione di componenti ottiche, elettroniche e meccaniche che permettono di acquisire, registrare ed elaborare immagini sia nello spettro della luce visibile che al di fuori di essa (infrarosso, ultravioletto, raggi X, ecc.).Il risultato dell'elaborazione è il riconoscimento di determinate caratteristiche dell'immagine per varie finalità di controllo, classificazione, selezione, ecc. الرؤية الحاسوبية (بالإنجليزية: computer vision)‏ هي إحدى مجالات علم الحاسوب، تهدف إلى بناء تطبيقات ذكية قادرة على فهم محتوى الصور كما يفهمها الإنسان. حيث من الممكن أن تأخذ بيانات الصور عدة أشكال كالصور المتعاقبة (فيديو)، المشاهد من عدة كاميرات، بيانات ذات عدة أبعاد مأخوذة من جهاز تصوير طبي. La visió artificial, també coneguda com a visió per computador (de l'anglès computer vision) o visió tècnica és un camp de la intel·ligència artificial. El propòsit de la visió artificial és programar un ordinador perquè "entengui" una escena o les característiques d'una imatge. Els objectius típics de la visió artificial inclouen: * La detecció, segmentació, localització i reconeixement de certs objectes en imatges (per exemple, cares humanes). * L'avaluació dels resultats (ex.: segmentació, registre). * Registre de diferents imatges d'una mateixa escena o objecte, i, fer concordar un mateix objecte en diverses imatges. * Seguiment d'un objecte en una seqüència d'imatges. * Mapeig d'una escena per generar un de l'escena; tal model podria ser usat per un robot per navegar per l'escena. * Estimació de les postures tridimensionals d'humans. * Cerca d'imatges digitals pel seu contingut. Aquests objectius s'aconsegueixen mitjançant reconeixement de patrons, , , processament d'imatges, i altres camps. La està molt relacionada amb la psicologia cognitiva i la . Datorseende är ett delområde av datalogin som arbetar med att bygga "seende datorer", vilka automatiskt bearbetar och "förstår" innehållet i digitala bilder. Med "förstår" menas här att specifika typer av information extraheras ur bilder beroende på den uppgift som ska lösas. Exempel på vanliga uppgifter utgörs av * automatisk vid exempelvis tillverkning, * automatisk eller halvautomatisk konstruktion av tre-dimensionella objektmodeller (liknande CAD-modeller) från två-dimensionella bilddata, * automatisk igenkänning av två- eller tre-dimensionella objekt i bilder, * automatisk styrning av robotar och fordon med hjälp av kameror, * kombination med datorgrafik för att skapa avancerade visuella effekter vid exempelvis filmproduktion, * automatisk personidentifikation från fingeravtryck, ögon, ansikten och andra biometriska särdrag, * detektion av cancerceller och tumörer i exempelvis mikroskopi- eller röntgenbilder, * automatisk registrering och segmentering av medicinska bilder, samt * halvautomatisk anpassning och uppbyggande av biologiska organmodeller för exempelvis strålbehandling. Ämnet datorseende är starkt tvärvetenskapligt och innefattar såväl nära relationer till biologiskt seende, neurovetenskap och visuell perception som studier av matematik för perspektivavbildning, rörelseekvationer och informationsinnehåll jämte statistiska modeller för inlärning och beslutsfattande samt effektiva algoritmer för snabb bearbetning av stora datavolymer. Vanligen utgörs indata av två-dimensionella bilder som erhålls av en eller eventuellt flera samverkande kameror i ett stereosystem, men även tre-dimensionella bilder är av stort intresse främst vid medicinsk bildbehandling samt även vid kvalitetsavsyning från röntgenbilder. Området datorseende kan också ses som övergripande till ämnena bildbehandling, bildanalys och bildkompression. Med bildbehandlingsoperationer menas operationer där såväl indata som utdata är i form av bilder. Med bildanalys avses metoder som gör kvantitativa mätningar i och klassifikation av bilder utan beaktandet av någon dimensionsreducerande perspektivavbildning. Ett seende datorsystem innefattar utöver genuina datorseendemetoder vanligen även ett flertal olika typer av operationer som hör till klasserna bildbehandling och bildanalys. Dessutom kan såväl indata som mellanresultat vara komprimerade på olika sätt. Till klassen datorseendeoperationer räknas (utöver de operationer som listats i artiklarna om bildbehandling och bildanalys) vanligen följande typer av operationer: * Skalrumsrepresentation för att framhäva och extrahera bildstrukturer på olika skalor, * Detektion av särdrag som kanter, regioner, intressepunkter, hörn och åsar i bilder, * Matchning av punkt- och linjesärdrag mellan bilder, * Följning av bildsärdrag och objekt över tiden, * Struktur- och rörelsebestämning från punkt- och linjekorrespondenser, * Konstruktion av objektmodeller från stereobilder och/eller tidsberoende bilddata, samt * av tre-dimensionella objekt från en eller flera två-dimensionella bilder. En orsak till att datorseende är svårt är att den information som är tillgänglig i bilder vanligen endast utgör indirekt information (reflekterat ljus) från de objekt som studeras. En annan stor svårighet hänför sig till att perspektivprojektionen ger upphov till två-dimensionella bilder som innebär en dimensionsförlust i förhållande till den tre-dimensionella värld som det seende systemet ska tolka. I den mänskliga hjärnan är det också väl känt att för seende personer ägnas en stor del av den mänskliga hjärnans kapacitet åt bearbetning och tolkning av visuell information. Datorseende är fortfarande ett forskningsområde i snabb utveckling, och det presenteras fortlöpande nya tillämpningar. För fler och mer detaljerade exempel, se gärna de nedan angivna (engelskspråkiga) referenserna. 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이다. 공학적인 관점에서, 컴퓨터 비전은 인간의 시각이 할 수 있는 몇 가지 일을 수행하는 자율적인 시스템을 만드는 것을 목표로 한다 (많은 경우에는 인간의 시각을 능가하기도 한다). 그리고 과학적 관점에서는 컴퓨터 비전은 이미지에서 정보를 추출하는 인공 시스템 관련 이론에 관여한다. Ikusmen artifiziala edota ordenagailu bidezko ikusmena, mundu errealeko irudiak bereganatu, landu, aztertu eta ulertzeko metodoak erabiltzen dituen zientziaren jakintzagai bat da, irudi horiek ordenagailu bidez zenbaki edo zeinu informazioan ekoizteko asmoz. Gizakiok inguruko mundua ulertzeko geure begiak eta burmuinak erabiltzen ditugun antzera, ikusmen artifizialak ondorio berbera sortzen saiatzen da, honela ordenagailuek irudi edo irudi-sekuentzia bat ulertzen saiatu eta une zehatz aldiro modu batera edo bestera joka dezaten. Ulermen hau hainbat arloren bidez lortzen da, tartean geometria, estatistika, fisika eta beste hainbat. Datuen bereganatzea hainbat modutara lortzen da, tartean bideokamera bidezko hainbat ikuspegien edota mediku-eskaner baten datu dimentsioaniztunen bidez. Ordenagailu bidezko ikusmena erabiltzen duten teknologia asko daude, adibidez, gauzakien antzematea, gertakarien hautematea, eszena edo kokalekuen berreraikitzea . Počítačové vidění (z anglického computer vision) je odvětví výpočetní techniky a vývoje softwaru zabývající se vytvářením zařízení schopných získávat informaci ze zachyceného obrazu. Může se jednat mimo jiné i o zpracování videa, obrazu z více zdrojů nebo dat z lékařských vyšetření. Počítačové vidění se používá například v oblastech: * ovládání procesů, například v autonomních vozidlech nebo průmyslových robotech, * detekce jevů, například při sledování změn bezpečnostního kamerového záznamu, * organizace informací, například při indexování databází obrázků nebo videí, * modelování objektů nebo prostředí, například při analýze obrazů z medicínských zobrazovacích technik, * interakce, například pro zpracování vstupu při interakci počítače se člověkem. Počítačové vidění je blízké studiu biologického vidění. Oblast biologického vidění studuje a modeluje fyziologické procesy umožňující vizuální vjemy u lidí a jiných zvířat. Na druhou stranu počítačové vidění studuje a popisuje softwarově a hardwarově implementované procesy za umělými zrakovými systémy. Mezidisciplinární výměna mezi biologickým a počítačovým viděním přinesla nové poznatky do obou oborů.[zdroj?] Počítačové vidění je v určitém směru opak počítačové grafiky. Zatímco počítačová grafika vytváří obrazová data z informací popisujících zachycené objekty, počítačové vidění je opačný proces. Vyskytuje se trend obě disciplíny kombinovat, jako například v systémech rozšířené reality (anglicky augmented reality). Podobory počítačového vidění zahrnují rekonstrukci scény, detekci dějů, vyhledávání událostí ve videu, poznávaní objektů, učení, indexování, odhad pohybu a rekonstrukci obrazu. Компьютерное зрение (иначе техническое зрение) — теория и технология создания машин, которые могут производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов. Как научная дисциплина, компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем, которые получают информацию из изображений. Видеоданные могут быть представлены множеством форм, таких как видеопоследовательность, изображения с различных камер или трехмерными данными, например с устройства Kinect или медицинского сканера. Как технологическая дисциплина, компьютерное зрение стремится применить теории и модели компьютерного зрения к созданию . Примерами применения таких систем могут быть: 1. * Системы управления процессами (промышленные роботы, автономные транспортные средства). 2. * Системы видеонаблюдения. 3. * Системы организации информации (например, для индексации баз данных изображений). 4. * Системы моделирования объектов или окружающей среды (анализ медицинских изображений, топографическое моделирование). 5. * Системы взаимодействия (например, устройства ввода для системы человеко-машинного взаимодействия). 6. * Системы дополненной реальности. 7. * Вычислительная фотография, например, для мобильных устройств с камерами. Компьютерное зрение также может быть описано как дополнение (но не обязательно противоположность) биологическому зрению. В биологии изучается зрительное восприятие человека и различных животных, в результате чего создаются модели работы таких систем в терминах физиологических процессов. Компьютерное зрение, с другой стороны, изучает и описывает системы компьютерного зрения, которые выполнены аппаратно или программно. Междисциплинарный обмен между биологическим и компьютерным зрением оказался весьма продуктивным для обеих научных областей. Подразделы компьютерного зрения включают воспроизведение действий, обнаружение событий, слежение, распознавание образов, восстановление изображений и некоторые другие. Visão computacional é a ciência e tecnologia das máquinas que enxergam. Ela desenvolve teoria e tecnologia para a construção de sistemas artificiais que obtém informação de imagens ou quaisquer dados multidimensionais. Exemplos de aplicações incluem o controle de processos (como robôs industriais ou veículos autônomos), detecção de eventos, organização de informação, modelagem de objetos ou ambientes e interação (atrelado a interação humano-computador). A visão computacional também pode ser descrita como um complemento da visão biológica. Na visão biológica, a percepção visual dos humanos e outros animais é estudada, resultando em modelos em como tais sistemas operam em termos de processos fisiológicos. Por outro lado, a visão computacional estuda e descreve sistemas de visão artificial implementados por hardware ou software. Sub campos de pesquisa incluem reconstrução de cena, detecção de eventos, reconhecimento de objetos, aprendizagem de máquina e restauração de imagens. コンピュータビジョン(computer vision)はコンピュータがデジタルな画像、または動画をいかによく理解できるか、ということを扱う研究分野である。工学的には、人間の視覚システムが行うことができるタスクを自動化することを追求する分野である。 この分野はコンピュータが実世界の情報を取得する全ての過程を扱うため、画像センシングのためのハードウェアから情報を認識するための人工知能的理論まで幅広く研究されている。また、近年ではコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの融合が注目を集めている。 研究対象を大別すると、 * 画像センサ * カメラ * * 2次元画像処理 * 背景差分法 * 法 * オプティカルフロー * 動きベクトル * 3次元画像処理 * ステレオ法(コンピュータステレオビジョン) * エピポーラ幾何 * * (factorization) * 認識・識別 * 機械学習のアルゴリズム(k-nn, k-means, svm等) * 深層学習のアルゴリズム(CNN, RNN等) * 情報提示 * バーチャルリアリティ * 複合現実感・拡張現実感 が挙げられる。 これらの技術はロボットビジョン、ウェアラブルコンピュータなどとも深く結びついており、研究者が「元気」であることでも有名な分野である。 また、背景知識として信号処理、線型代数などが要求される。人間の目と脳に匹敵するコンピュータビジョンの開発はAI完全な問題とされている。 计算机视觉(Computer vision)是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一門科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统。这里所指的信息指香农定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 作为一个工程学科,计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立。这类系统的组成部分包括: 1. * 过程控制(例如工业机器人和无人驾驶汽车) 2. * 事件监测(例如) 3. * 信息组织(例如图像数据库和图像序列的索引建立) 4. * 物体与环境建模(例如工业检查,医学图像分析和拓扑建模) 5. * 交感互动(例如人机互动的输入设备) 计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中,人类和各种动物的视觉都得到了研究,从而建立了这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。另一方面,在计算机视觉中,靠软件和硬件实现的人工智能系统得到了研究与描述。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。 计算机视觉包含如下一些分支:画面重建,事件监测,目标跟踪,目标识别,机器学习,索引建立,图像恢复等。 La vision par ordinateur est un domaine scientifique et branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d'images ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, analyser et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex. sous forme de décisions Dans ce contexte, la compréhension signifie la transformation d'images visuelles (l'entrée de la rétine) en descriptions du monde qui ont un sens pour les processus de pensée et peuvent susciter une action appropriée. Cette compréhension de l'image peut être vue comme l’acquisition d'informations symboliques à partir de données d'image à l'aide de modèles construits à l'aide de la géométrie, de la physique, des statistiques et de la théorie de l'apprentissage. La discipline scientifique de la vision par ordinateur s'intéresse à la théorie des systèmes artificiels qui extraient des informations à partir d'images. Les données d'image peuvent prendre de nombreuses formes, telles que des séquences vidéo, des vues de plusieurs caméras, des données multidimensionnelles à partir d'un scanner 3D ou d'un appareil de numérisation médical. La discipline technologique de la vision par ordinateur cherche à appliquer les modèles théoriques développés à la construction de systèmes de vision par ordinateur. Les sous-domaines de la vision par ordinateur comprennent la détection d'événements, le suivi vidéo, la reconnaissance d'objets, l'apprentissage, l'indexation, l'estimation de mouvement, la modélisation de scènes 3D et la restauration d'image
gold:hypernym
dbr:Field
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Computer_vision?oldid=1121836188&ns=0
dbo:wikiPageLength
59817
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Computer_vision