Компьютерноезрение.

1. Идентификация
2. Распознавание текста
3. Восстановление 3D формы по 2D изображениям
4. Оценка движения
5. Восстановление изображений
6. Выделение на изображениях структур определенного вида
7. Сегментация изображений
8. Анализ оптического потока

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных, а также предпринимать действия или давать рекомендации на основе этой информации. Если ИИ позволяет компьютерам думать, то компьютерное зрение позволяет им видеть, наблюдать и понимать. Концепцией компьютерного зрения является распознавание и классифицирование образов, отслеживание положения объектов на видео, распознавание текста.

Компьютерное зрение способствует сокращению времени на рутинные задачи. Компьютерное зрение используется в самых разных отраслях, от энергетики и коммунальных услуг до производства и автомобилестроения, и рынок продолжает расти.

Реальные приложения демонстрируют, насколько важно компьютерное зрение для бизнеса, развлечений, транспорта, здравоохранения и повседневной жизни. Ключевым фактором роста этих приложений является поток визуальной информации, поступающей со смартфонов, систем безопасности, дорожных камер и других устройств с визуальными инструментами. Пример использования компьютерного зрения: Google Translate позволяет пользователям наводить камеру смартфона на текст на другом языке и почти сразу же получать перевод текста на предпочитаемый язык.

1. Классификация изображений. Распознает изображение и может его классифицировать (собака, яблоко, лицо человека). Имеется способность точно предсказать принадлежность данного изображения к определенному классу. Например, компания, работающая в социальной сети, может использовать компьютерное зрение для автоматической идентификации и разделения нежелательных изображений, загружаемых пользователями.
2. Обнаружение объектов. Данное направление позволяет использовать классификацию изображений для идентификации определенного класса изображений, а затем находить их появление на каких-либо изображениях или видео. Например, выявление оборудования, требующего обслуживания.
3. Отслеживание объекта. Эта задача часто выполняется с изображениями, снятыми последовательно, или с видеопотоками в реальном времени. Транспортные средства, например, должны не только обнаруживать такие объекты, как пешеходы, другие автомобили и дорожная инфраструктура, но и отслеживать их в движении, чтобы избежать столкновений и соблюдать правила дорожного движения.
4. Поиск изображений. Компьютерное зрение используют для просмотра, поиска и извлечения изображений из больших хранилищ данных на основе содержимого изображений. Эти задачи могут использоваться для систем управления цифровыми активами и могут повысить точность поиска.