Perbedaan antara visi komputer dan pengenalan pola

Analisis komputasi gambar dan pola yang lebih abstrak adalah tugas yang menantang. Proses ini adalah langkah tingkat rendah dalam banyak aplikasi visi komputer. Idenya adalah untuk mencari petunjuk visual dalam gambar yang akan membantu memecahkan beberapa masalah. Teknologi visi komputer melibatkan menangkap gambar digital (menggunakan sensor gambar), memproses dan menganalisis gambar untuk mendapatkan pemahaman tentang input visual. Untuk interpretasi, visi komputer terkait erat dengan pengenalan pola. Pengenalan pola sangat mirip dengan pembelajaran mesin. Adalah pengenalan pola sama dengan visi komputer?

Apa itu visi komputer?

Visi komputer dimulai dengan gambar. Ini adalah subset dari kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk mengekstraksi informasi yang bermakna dari gambar. Ini melatih komputer untuk memahami dunia visual. Kemajuan luar biasa telah dibuat dalam pemahaman kita tentang visi komputer, dan dekade terakhir telah menyaksikan penyebaran skala besar pertama dari teknologi visi komputer konsumen. Misalnya, sebagian besar kamera digital modern sekarang memiliki algoritma tertanam untuk deteksi wajah. Dari melihat cacat manufaktur hingga mengotomatisasi checkout di toko ritel modern, visi komputer digunakan di berbagai industri, lebih dari yang Anda harapkan. Visi Komputer adalah salah satu teknologi paling luar biasa untuk lahir dari kecerdasan buatan dan dunia pembelajaran yang mendalam.

Apa itu pengenalan pola?

Pengenalan pola adalah metode analisis data yang mengenali pola dan keteraturan dalam data dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Ini adalah studi tentang bagaimana mesin dapat mengklasifikasikan objek ke dalam sejumlah kategori dan kelas. Ini mirip dengan bagaimana otak Anda menilai dunia di sekitar Anda. Misalnya, saat menelusuri banyak posting di situs media sosial, Anda tiba -tiba berhenti ketika Anda melihat wajah yang akrab. Demikian pula, pengenalan pola adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk mendeteksi pengaturan karakteristik atau data yang menghasilkan beberapa informasi penting tentang sistem yang diberikan. Ini adalah proses melihat data dan mencoba mengidentifikasi keteraturan dalam data. Pengenalan pola adalah dasar pemecahan masalah dan merancang algoritma.

Perbedaan antara visi komputer dan pengenalan pola

Bidang

- Tidak ada perbedaan mendasar antara keduanya karena kedua bidang tersebut dikaitkan dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Semua algoritma pembelajaran mesin mencari pola dalam data. Visi komputer adalah studi tentang bagaimana mesin dapat dilatih untuk mengekstraksi informasi yang bermakna dari gambar. CV melibatkan menangkap, memproses dan menganalisis gambar untuk identifikasi dan klasifikasi. Pengenalan pola lebih merupakan bidang pembelajaran mesin yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan keteraturan dalam data, dan kemudian mengklasifikasikan data berdasarkan informasi yang diperoleh dari pola.

Sasaran

- Tujuan dari visi komputer adalah untuk melatih komputer atau mesin untuk memahami fitur yang dapat dikenali dalam suatu gambar. Idenya adalah untuk membuat mereka menafsirkan dan memahami dunia visual seperti yang dilihat dan memahaminya dan memahaminya. Tujuannya adalah untuk secara akurat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek berdasarkan kesamaan pada pola. Pengenalan pola, di sisi lain, digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sampel yang diberikan, seperti ucapan, gambar atau aliran teks. Idenya adalah untuk menganalisis data yang masuk dan mencoba mengidentifikasi pola.

Data

- Visi komputer dimulai dengan gambar; Ini terutama berfokus pada pengenalan gambar. Ini berfokus pada replikasi bagian-bagian dari sistem penglihatan manusia dan mesin yang memungkinkan untuk mendapatkan pemahaman tingkat tinggi tentang data visual, seperti gambar atau video digital. Pengenalan pola adalah konsep yang jauh lebih luas yang melibatkan mengidentifikasi dan memahami pola dalam data. Input data dapat berupa gambar, teks, video, atau file audio. Pengenalan pola adalah elemen mendasar pemecahan masalah dan pemikiran matematika.

Visi komputer vs. Pengenalan Pola: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Visi komputer sebagian besar melibatkan pemrosesan dan menganalisis gambar untuk memahami fitur yang dapat dikenali dalam gambar. Ini digunakan di berbagai industri untuk meningkatkan pengalaman konsumen dan mengurangi biaya. Ini adalah salah satu teknologi paling luar biasa yang lahir dari kecerdasan buatan dan dunia belajar yang mendalam. Pengenalan pola adalah identifikasi dan klasifikasi data input, seperti teks, ucapan dan gambar, menggunakan algoritma pembelajaran mesin dengan penggambaran pola dalam data yang diberikan. Visi komputer terutama berurusan dengan data visual seperti gambar atau video, sedangkan pengenalan pola berurusan dengan file audio, video, gambar, teks dan banyak lagi.

Apa itu pengenalan pola dalam visi komputer?

Untuk interpretasi, visi komputer terkait erat dengan pengenalan pola. Pengenalan pola adalah memberi mesin kemampuan untuk mengidentifikasi pola dalam data seperti yang dilakukan manusia.

Untuk apa visi komputer digunakan?

Visi komputer berfokus pada replikasi bagian-bagian dari sistem penglihatan manusia dan mesin yang memungkinkan untuk mendapatkan pemahaman tingkat tinggi tentang data visual, seperti gambar atau video digital. Itu digunakan untuk melatih mesin untuk memahami data visual.

Apakah CVPR merupakan konferensi yang bagus?

Biasanya diadakan pada bulan Juni, Konferensi tentang Visi Komputer dan Pengenalan Pola (CPVR) adalah acara visi komputer tahunan utama yang dianggap sebagai salah satu acara terpenting di bidangnya.

Apakah visi komputer akurat?

Karena kemajuan teknologi, dekade terakhir telah melihat perkembangan besar -besaran dalam teknologi visi komputer konsumen. Daya pemrosesan, memori, dan kapasitas penyimpanan komputer telah meningkat pesat, dan demikian pula tingkat akurasi untuk identifikasi objek.

Apa itu visi komputer dan aplikasinya?

Visi komputer adalah bidang pembelajaran mesin dan AI yang berkaitan dengan bagaimana komputer dapat dilatih untuk memperoleh informasi yang bermakna dari gambar atau video digital. Ini digunakan di berbagai area aplikasi, seperti pengenalan wajah, deteksi cacat, verifikasi perakitan, deteksi penyusup, dan sebagainya.