Was ist Computer Vision?

Einer der spannendsten Bereiche der KI-Forschung ist Computer Vision, d. h. die Fähigkeit von Maschinen, Bilder und Videos zu interpretieren, zu analysieren und zu verstehen. Es gibt zahlreiche Anwendungen in vielen Branchen, vom Gesundheitswesen über den Einzelhandel bis zum Verkehrswesen. Sie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, zu revolutionieren und sogar die Art und Weise, wie wir unser Leben leben, zu verändern. In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen der Computer Vision, ihren Anwendungen und ihrem Zukunftspotenzial.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich damit beschäftigt, Maschinen das Sehen und Interpretieren visueller Informationen beizubringen. Ziel ist es, Algorithmen und Modelle zu entwickeln, die digitale Bilder und Videos genauso analysieren und verstehen können wie ein Mensch.

Der Prozess der Computer Vision umfasst einige wichtige Schritte. Zunächst muss der Computer ein Bild oder Video aufnehmen. Dann muss er diese Daten verarbeiten, um Objekte, Personen oder andere Elemente des Bildes zu identifizieren. Schließlich muss der Computer die Daten interpretieren, um auf der Grundlage der analysierten Daten Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen.

Um diese Schritte zu bewältigen, stützt sich die Computer Vision auf verschiedene Technologien, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning und Computergrafik. Diese Technologien ermöglichen es dem Computer, aus großen Datensätzen zu lernen, Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert die Computer Vision?

Computer Vision arbeitet mit Algorithmen und Modellen, die die Art und Weise imitieren, wie Menschen visuelle Informationen interpretieren und analysieren. Der Prozess lässt sich in ein paar wichtige Schritte unterteilen:

Bilderfassung: Der erste Schritt ist die Aufnahme eines Bildes oder Videos mit einer Kamera oder einem anderen Gerät. Das Bild wird in der Regel als eine Matrix von Pixeln dargestellt, wobei jedes Pixel Informationen über seine Farbe und Intensität enthält.
Vorverarbeitung: Der nächste Schritt ist die Vorverarbeitung des Bildes durch Anwendung verschiedener Filter und Transformationen. Dieser Schritt ist notwendig, um die Qualität des Bildes zu verbessern und seine Analyse durch den Computer zu erleichtern.
Merkmalsextraktion: Der nächste Schritt ist die Extraktion von Merkmalen aus dem Bild, d. h. die Identifizierung bestimmter Muster oder Merkmale im Bild. Zu diesen Merkmalen können Kanten, Ecken und Texturen gehören.
Erkennung von Objekten: Der nächste Schritt ist die Erkennung von Objekten auf dem Bild. Dazu werden die extrahierten Merkmale mit einer Datenbank bekannter Objekte verglichen und die beste Übereinstimmung ermittelt.
Objektverfolgung: Sobald Objekte erkannt wurden, besteht der nächste Schritt darin, sie über die Zeit zu verfolgen. Dies ist besonders wichtig bei Videos, in denen sich Objekte bewegen und ihre Position verändern können.
Auswertung: Der letzte Schritt besteht darin, die Ergebnisse der Analyse zu interpretieren und auf der Grundlage der gesammelten Informationen Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen. Ein selbstfahrendes Auto könnte beispielsweise mithilfe von Computer Vision Verkehrsschilder erkennen und Hindernissen auf der Straße ausweichen.

Algorithmen des maschinellen Lernens werden verwendet, um aus großen Datensätzen zu lernen und Muster zu erkennen, während Deep-Learning-Algorithmen verwendet werden, um komplexere Modelle zu erstellen, die anspruchsvollere Aufgaben bewältigen können. Computergrafiken werden verwendet, um 3D-Modelle von Objekten und Szenen zu erstellen, mit denen reale Szenarien simuliert und Computer-Vision-Algorithmen getestet werden können.

In diesem Artikel wird das Training eines Modells für maschinelles Lernen zur Klassifizierung von Bildern nach den sichtbaren Objekten eingehend erläutert.

Das Bild zeigt die ersten 10 Bilder aus dem CIFAR10 Datensatz, den wir zur Erstellung des Convolutional Neural Networks nutzen, — Bildklassifizierungsdatensatz CIFAR10 | Quelle: Autor

Wir verwenden daher ein Convolutional Neural Network, das sich aufgrund seiner Fähigkeit, ein Bild nacheinander zu verarbeiten, sehr gut für die Verwendung mit Bildern eignet.

Welche Anwendungen gibt es?

Die Computer Vision hat ein breites Spektrum an Anwendungen in verschiedenen Branchen. Im Gesundheitswesen wird sie zur Diagnose von Krankheiten und zur Überwachung des Gesundheitszustands von Patienten eingesetzt. Algorithmen des maschinellen Lernens werden zur Analyse medizinischer Bilder eingesetzt, mit deren Hilfe Anzeichen von Krebs oder anderen Krankheiten erkannt werden können. Auch die Fernüberwachung von Patienten ist mit Hilfe von Computer Vision möglich, wobei Kameras eingesetzt werden, um Lebenszeichen und andere Gesundheitsindikatoren zu erfassen.

Der Einzelhandel ist eine weitere Branche, die von der Computer-Vision-Technologie profitiert. Die Gesichtserkennungstechnologie wird eingesetzt, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren, und Algorithmen werden zur Optimierung der Produktplatzierung und der Bestandsverwaltung verwendet. Die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen mithilfe der Bildverarbeitungstechnologie hilft Einzelhändlern, ihr Angebot entsprechend anzupassen.

Das Verkehrswesen ist eine Branche, in der die Computervision die Sicherheit und Effizienz verändert. Selbstfahrende Autos nutzen diese Technologie, um auf der Straße zu navigieren und Hindernissen auszuweichen. Die Technologie kann auch zur Überwachung von Verkehrsmustern und zur Optimierung des Verkehrsflusses eingesetzt werden, wodurch Staus auf den Straßen verringert werden.

In der Fertigung wird die Computervision zur Verbesserung der Qualitätskontrolle und zur Automatisierung von Produktionsprozessen eingesetzt. Die Technologie kann eingesetzt werden, um Produkte auf Defekte zu prüfen oder Teile zu identifizieren, die ausgetauscht werden müssen, was die manuelle Arbeit reduziert und die Effizienz erhöht.

Insgesamt sind die Anwendungsmöglichkeiten der Computer Vision immens, und sie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit der Technologie interagieren, zu revolutionieren und sogar die Art und Weise, wie wir unser Leben leben, zu verändern.

Was ist die Zukunft der Computer Vision?

Mit der fortschreitenden Entwicklung der Computer-Vision-Technologie wächst auch ihr Anwendungspotenzial. Hier sind nur einige Beispiele dafür, wie diese Technologie unser Leben in Zukunft verändern könnte:

Augmented Reality: Mit Hilfe der Bildverarbeitungstechnologie könnte man immersive Augmented-Reality-Erlebnisse schaffen. So könnten Sie beispielsweise die Kamera Ihres Smartphones verwenden, um digitale Überlagerungen der Welt um Sie herum zu sehen, oder Sie könnten Virtual-Reality-Headsets verwenden, um vollständig in eine Umgebung einzutauchen.
Intelligente Häuser: Die Technologie könnte genutzt werden, um intelligentere, intuitivere Häuser zu schaffen. So könnten Kameras beispielsweise erkennen, wenn Sie einen Raum betreten, und die Beleuchtung oder Temperatur entsprechend anpassen.
Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos verlassen sich in hohem Maße auf diese Technologie, um Straßen zu navigieren und Hindernissen auszuweichen. Mit dem Fortschreiten dieser Technologie werden wir immer mehr autonome Fahrzeuge auf den Straßen sehen.
Sicherheit: Die Bildverarbeitungstechnologie könnte zur Verbesserung der Sicherheit in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden. So könnte die Gesichtserkennungstechnologie beispielsweise dazu dienen, potenzielle Kriminelle oder Terroristen zu identifizieren und zu verfolgen.

Das solltest Du mitnehmen

Computer Vision ist ein schnell wachsendes Gebiet, das die Entwicklung von Algorithmen und Techniken zur Interpretation und Analyse visueller Daten aus unserer Umgebung umfasst.
Es gibt ein breites Spektrum von Anwendungen, darunter Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bild- und Videoanalyse, medizinische Bildgebung und autonome Fahrzeuge.
Eine der größten Herausforderungen im Bereich der Computer Vision ist die Fähigkeit, aussagekräftige Merkmale aus visuellen Rohdaten zu extrahieren, was oft große Mengen an Trainingsdaten und Rechenressourcen erfordert.
Wie bei jeder neuen Technologie gibt es jedoch auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und ethischer Implikationen, insbesondere bei der Gesichtserkennung und anderen Formen biometrischer Daten.
In dem Maße, wie sich die Bildverarbeitungstechnologie weiterentwickelt und verbessert, wird sie wahrscheinlich eine immer wichtigere Rolle in unserem Leben spielen und die Art und Weise, wie wir mit unserer Umwelt interagieren, verändern.