| dbpprop:abstract
|
- Computer vision is the science and technology of machines that see. As a scientific discipline, computer vision is concerned with the theory for building artificial systems that obtain information from images. The image data can take many forms, such as a video sequence, views from multiple cameras, or multi-dimensional data from a medical scanner. As a technological discipline, computer vision seeks to apply the theories and models of computer vision to the construction of computer vision systems. Examples of applications of computer vision systems include systems for: Controlling processes. Detecting events (e.g. for visual surveillance or people counting). Organizing information (e.g. for indexing databases of images and image sequences). Modeling objects or environments (e.g. industrial inspection, medical image analysis or topographical modeling). Interaction (e.g. as the input to a device for computer-human interaction). Computer vision can also be described as a complement (but not necessarily the opposite) of biological vision. In biological vision, the visual perception of humans and various animals are studied, resulting in models of how these systems operate in terms of physiological processes. Computer vision, on the other hand, studies and describes artificial vision system that are implemented in software and/or hardware. Interdisciplinary exchange between biological and computer vision has proven increasingly fruitful for both fields. Sub-domains of computer vision include scene reconstruction, event detection, tracking, object recognition, learning, indexing, motion estimation, and image restoration.
- La Visión artificial, también conocida como Visión por Computador (del inglés Computer Vision) o Visión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen. Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen: La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas). La evaluación de los resultados . Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, i.e. , hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes. Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes. Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena; tal modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena. Estimación de las posturas tridimensionales de humanos. Búsqueda de imágenes digitales por su contenido. Estos objetivos se consiguen por medio de reconocimiento de patrones, aprendizaje estadístico, geometría de proyección, procesado de imágenes, teoría de gráficos y otros campos. La visión artificial cognitiva está muy relacionada con la psicología cognitiva y la computación biológica.
- La vision par ordinateur (aussi appelée vision artificielle, vision numérique ou plus récemment vision cognitive) est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine de comprendre ce qu'elle «voit » lorsqu'on la connecte à une ou plusieurs caméras. Les problèmes posés par la modélisation de la vision sont encore loin d'être résolus.
- La visione artificiale è l'insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale partendo da immagini bidimensionali. 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. Il risultato dell'elaborazione è il riconoscimento di determinate caratteristiche dell'immagine per varie finalità di controllo, classificazione, selezione, ecc.
- コンピュータビジョン（computer vision）は大雑把に言って、「ロボットの目」を作る研究分野である。 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 レンジファインダ 2次元画像処理 背景差分法 フレーム間差分法 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 エピポーラ幾何 Shape from X 因子分解法 (factorization) 認識・識別 NN法 k-means法 ニューラルネットワーク 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ティング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。
- 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 multi-dimensionais. 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. 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.
- Компьютерное зрение это теория и технология создания машин, которые могут видеть. 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 с медицинского сканера. Как технологическая дисциплина, компьютерное зрение стремится применить теории и модели компьютерного зрения к созданию систем компьютерного зрения. Примерами применения таких систем могут быть: Системы управления процессами Системы видеонаблюдения Системы организации информации (например, для индексации баз данных изображений) Системы моделирования объектов или окружающей среды (анализ медицинских изображений, топографическое моделирование) Системы взаимодействия (например, устройства ввода для системы человеко-машинного взаимодействия) 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.
- Datorseende är ett delområde av datalogin som arbetar med att bygga "seende datorer", vilka automatiskt bearbetar och "förstår" innehållet i digitala bilder. Med "förstås" menas här att specifika typer av information extraheras ur bilder beroende på den uppgift som ska lösas. Exempel på vanliga uppgifter utgörs av automatisk inspektion vid exempelvis tillverkning, automatisk eller halvautomatisk konstruktion av tre-dimensionella objektmodeller 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 Igenkänning 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.
- 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，用電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。 作为一个科学学科，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Shannon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计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括： 程序控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车） 事件监测（例如图像监测） 信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引建立） 物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模） 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。
|
| rdfs:comment
|
- Computer vision is the science and technology of machines that see. As a scientific discipline, computer vision is concerned with the theory for building artificial systems that obtain information from images. The image data can take many forms, such as a video sequence, views from multiple cameras, or multi-dimensional data from a medical scanner.
- La Visión artificial, también conocida como Visión por Computador (del inglés Computer Vision) o Visión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen. Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen: La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).
- La vision par ordinateur (aussi appelée vision artificielle, vision numérique ou plus récemment vision cognitive) est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine de comprendre ce qu'elle «voit » lorsqu'on la connecte à une ou plusieurs caméras. Les problèmes posés par la modélisation de la vision sont encore loin d'être résolus.
- La visione artificiale è l'insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale partendo da immagini bidimensionali. 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 multi-dimensionais. 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.
- Компьютерное зрение это теория и технология создания машин, которые могут видеть. Как научная дисциплина, компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем, которые получают информацию из изображений.
- Datorseende är ett delområde av datalogin som arbetar med att bygga "seende datorer", vilka automatiskt bearbetar och "förstår" innehållet i digitala bilder. Med "förstås" menas här att specifika typer av information extraheras ur bilder beroende på den uppgift som ska lösas.
|
![[RDF Data]](/statics/sw-cube.png)
