Entenda como este conceito tem utilizado de tecnologias de inteligência artificial e machine learning para se inserir no mercado e promover grandes avanços.
A visão computacional é um assunto relativamente novo e totalmente conectado com o aprendizado de máquina (machine learning). Conceito conhecido também como visão por computador, é a área da ciência que desenvolve teorias e métodos voltados à extração automática de informações úteis contidas em imagens. O objetivo dessa ciência é criar transmitir essas informações às máquinas de forma compreensível.
Para entendermos melhor, vamos imaginar a seguinte cena: você está jogando futebol e chuta para o gol. O goleiro defende. Um contexto simples para os humanos, mas extremamente complexo para os computadores.
O cérebro processa a visão, reconhece a bola, sua trajetória, seu tamanho, provavelmente seu peso e impulsiona o goleiro na direção e velocidade correta para fazer a defesa. Ensinar isso tudo para uma máquina através de combinações e fórmulas matemáticas é complicadíssimo. Esse é o papel da Visão Computacional.
Sabemos que a visão humana trabalha com base em uma análise da imagem que chega à retina e é enviada ao córtex visual. Ele compara a imagem com outras imagens já classificadas no cérebro para definir o objeto, a dimensão aproximada e o que fazer com relação ao objeto. Detalhe importante: Isso tudo ocorre em uma pequena fração de segundo.
A visão computacional é totalmente baseada na visão humana e trabalha com o processo de modelagem e replicação dessa visão usando softwares e hardwares ultra avançados.
Exemplos de aplicações
As aplicações da visão computacional vão da medicina à robótica industrial. Na medicina, o processamento de imagens de microscopia, de radiografia, de angioplastia, de ultrassonografia, de tomografia e de ressonância magnética visa fornecer diagnósticos mais preciso sobre os pacientes. Na indústria, a visão computacional busca fornecer qualidade e cálculo de posição e orientação de detalhes para um braço robótico, por exemplo.
As aplicações militares são, talvez, uma das maiores da visão computacional, ainda que apenas uma pequena parte desse trabalho esteja disponível ao público. Exemplos básicos incluem a detecção de unidades inimigas e ou mísseis tele-guiados. Sistemas mais avançados enviam mísseis para uma área ao invés de um alvo específico, sendo que a seleção do alvo é feita no processamento da imagem do local feita pelo próprio míssil.
Veículos autônomos também se utilizam bastante desta nova tecnologia. Isso porque eles devem ter um nível de autonomia que varia entre total ou parcial, este último usado somente para auxiliar na tarefa de dirigir em situações diversas. No caso da autonomia total, a navegação usa a visão computacional para obter a localização, para produzir mapas do ambiente e para detectar obstáculos. No entanto, esta tecnologia ainda não atingiu maturidade suficiente para estar no mercado.
Tarefas típicas da visão computacional
Essas tarefas são aplicadas ao processo de visão computacional a fim de realizar a identificação total das imagens de forma robusta e sem esforço humano. As principais tarefas automatizadas são:
- Reconhecimento;
- Identificação;
- Detecção;
- Movimento;
- Reconstrução de cena;
- Restauração de imagens.
Até recentemente, a operação desse tipo de tecnologia era impraticável por conta da imensa quantidade de computação que era exigida. Com os avanços na computação estamos vendo uma explosão da utilização de sistemas que imitam – ainda que de maneira pouco desenvolvida – os do nosso cérebro, com uso de tecnologias de machine learning e inteligência artificial.
Os avanços nestas áreas já são perceptíveis e o futuro da visão computacional é integrar sistemas poderosos e específicos. Isso significa que mesmo em um estágio inicial, a visão computacional é incrivelmente útil.
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