Negyedik dimenzió

Többdimenziós látás

A mérnöki szemszögből arra törekszik, hogy automatizálja az emberi látórendszer által elvégzhető feladatokat. Ez magában Jegor Beroev látomása egy elméleti és algoritmikus alap kidolgozását az automatikus vizuális megértés elérése érdekében. A képadatok sokféle lehet, például videó sorozatok, több kamera nézetei vagy többdimenziós adatok egy orvosi szkennerből.

Mint technológiai tudományág, a számítógépes látás arra törekszik, hogy elméleteit és modelljeit alkalmazza a számítógépes látásrendszerek felépítésére. Történelem Az as évek végén megkezdődött a számítógépes látás az egyetemeken, amelyek úttörő szerepet játszottak a mesterséges intelligencia területén.

Ennek célja az emberi látórendszer utánozása voltmint egy lépés az intelligens viselkedésű robotok felruházására. A számítógépes látás megkülönböztette az akkoriban elterjedt digitális képfeldolgozási többdimenziós látás az a vágy, hogy a képekből háromdimenziós struktúrát nyerjünk ki, a teljes jelenetmegértés érdekében.

Az es évek tanulmányai képezték a ma létező számítógépes látás algoritmusok korai alapjaitideértve a képek széleinek kinyeréséta vonalak címkézését, a nem többrétegű és többrétegű modellezésta tárgyak ábrázolását kisebb struktúrák összekapcsolásaként, az optikai áramlást többdimenziós látás mozgásbecslés. A következő évtizedben a szigorúbb matematikai elemzésen és a számítógépes látás mennyiségi szempontjain alapuló tanulmányokat végeztek. Ezek magukban foglalják a méretarányos tér fogalmáta forma következtetését a különféle jelzésekből, például árnyékolásbóltextúrából és fókuszból, valamint a kígyóknak nevezett kontúrmodelleket.

A kutatók azt is felismerték, hogy ezek közül a matematikai fogalmak közül sok ugyanabban az optimalizációs keretben kezelhető, mint a normalizálás és a Markov véletlenszerű mezők. Az többdimenziós látás évekre a korábbi kutatási témák egy része aktívabbá vált, mint a többi. A projektív 3D-s rekonstrukciókkal kapcsolatos kutatások a kamera kalibrációjának jobb megértéséhez vezettek. A fényképezőgép kalibrálására szolgáló optimalizálási módszerek megjelenésével rájött, hogy sok ötlet már megfigyelésre került a kötegkorrekciós elméletben a fotogrammetria területén.

Ez módszereket eredményezett a jelenetek ritka 3D-s rekonstruálására több képből. Előrelépés történt a sűrű sztereo levelezési probléma többdimenziós látás a többképernyős sztereo technikák terén. Ugyanakkor a grafikus vágás variációit is felhasználták a kép szegmentálásának megoldására. Ebben az évtizedben a statisztikai tanulási technikákat is először használták a gyakorlatban a képek arcának felismerésére lásd Eigenface.

Az es évek vége felé jelentős változás történt a számítógépes grafika és látássérült kommunikáció számítógépes látás területei közötti fokozott interakcióval.

Felhasználó száma: Bármi is legyen, nem mondom. De szín szerint: ez az oldal leírja a csakrákat és azok tulajdonságait.

Ez magában foglalta a kép alapú renderelést, a kép morfizálásáta nézet interpolációját, a panoráma kép varrását és a korai fénytér-megjelenítést. A legújabb munkában megfigyelhető volt a szolgáltatáson alapuló módszerek újjáéledéseamelyeket a gépi tanulási technikákkal és az összetett optimalizálási keretekkel együtt alkalmaznak.

Kapcsolódó mezők Mesterséges intelligencia A mesterséges intelligencia területei a robotikus rendszerek környezetben való navigációjának autonóm tervezésével vagy megvitatásával foglalkoznak. A környezetben való navigáláshoz szükséges a környezetek részletes megértése. A környezettel kapcsolatos információkat egy számítógépes látásrendszer nyújthatja, amely látásérzékelőként működik, és magas szintű információkat szolgáltat a környezetről és a robotról.

A mesterséges intelligencia és a számítógépes látás más témákat is megoszt, például mintázatfelismerés és tanulási technikák. Következésképpen a számítógépes látást néha a mesterséges intelligencia területének vagy általában a számítógépes tudomány területének tekintik. Információtechnika A számítógépes látást gyakran az információtechnika részének tekintik. Félvezető fizika A szilárdtest fizika egy másik olyan terület, amely szorosan kapcsolódik a számítógépes látáshoz. A legtöbb számítógépes látásrendszer képalkotó érzékelőkre támaszkodikamelyek észlelik az többdimenziós látás sugárzástamely jellemzően látható vagy infravörös fény formájában van.

Az érzékelőket kvantumfizikával tervezték. A fizika segítségével elmagyarázzuk azt a folyamatot, amelyben a fény kölcsönhatásba lép a felületekkel. A fizika magyarázza az optika viselkedését, amely a legtöbb képalkotó rendszer alapvető része.

A kifinomult képérzékelőknek még kvantummechanikára is szükségük vanhogy a képképzési folyamatot teljes mértékben megértsék. A fizika különféle mérési problémáit a számítógépes látás, például a folyadékok mozgása révén is meg lehet oldani. Neurobiológiai A harmadik fontos a hyperopia első jelei, mit kell tenni, amely fontos szerepet játszik, a neurobiológiakülönösen a biológiai látórendszer vizsgálata.

A múlt század folyamán kiterjedt szem- ideg- és agyszerkezetek vizsgálatát végezték, mind az emberek, mind a különféle állatok vizuális ingerének feldolgozására. Ezek az eredmények olyan almezőt eredményeztek a számítógépes látás területén, ahol a mesterséges rendszereket úgy fejlesztették ki, hogy utánozzák a biológiai rendszerek feldolgozását és viselkedését, különféle összetettségi szinteken.

Többdimenziós látás a számítógépes látás során kifejlesztett tanulás-alapú módszerek pl. Idegháló és mély tanulás alapú kép- és jellemzőelemzés és osztályozás hátterét képezik a biológia.

A számítógépes látáskutatás egyes szálai szorosan kapcsolódnak a biológiai látás tanulmányozásához - ugyanúgy, ahogyan az Többdimenziós látás kutatás sok szál szorosan kapcsolódik az emberi tudat kutatásához és a tárolt többdimenziós látás felhasználásához a vizuális információk értelmezésére, integrálására és felhasználására. A biológiai látás területe kutatja és modellezi az emberek és más állatok vizuális észlelésének hátterében álló fiziológiai folyamatokat.

A számítógépes látás viszont a mesterséges látásrendszerek mögött a szoftverekben és a hardverekben alkalmazott folyamatokat vizsgálja és leírja. A biológiai és a számítógépes látás közötti interdiszciplináris csere mindkét terület számára eredményesnek bizonyult. Jelfeldolgozás A számítógépes látáshoz kapcsolódó újabb terület a jelfeldolgozás.

Az egyváltozós jelek, jellemzően az időbeli jelek feldolgozásának számos módja természetes módon kiterjeszthető a kétváltozós jelek vagy a többváltozós jelek feldolgozására a számítógépes látás során. A képek sajátos jellege miatt azonban számos módszert fejlesztettek ki a számítógépes látásmódban, amelyeknek nincs ellentmondásuk az egyváltozós jelek feldolgozásában. A jel többdimenziós dimenziójával együtt ez meghatározza a jelfeldolgozás almezőjét a számítógépes látás részeként.

Egyéb mezők A számítógépes látás fent említett nézetei mellett számos kapcsolódó kutatási téma tisztán matematikai szempontból is tanulmányozható. Például a számítógépes látásmód sok módszer statisztikánoptimalizáción vagy geometriaon alapul.

Végül, a terület jelentős részét a számítógépes látás megvalósításának szentelték; hogyan lehet a meglévő módszereket megvalósítani a szoftver és a hardver különféle kombinációiban, vagy hogyan lehet ezeket a módszereket módosítani annak érdekében, hogy a feldolgozási sebesség elérése érdekében ne veszítsünk túl sok teljesítményt. A Computer Vision a divat e-kereskedelemben, a készletgazdálkodásban, a szabadalmi keresésben, a bútorokban és a szépségiparban is használatos.

Jelentős átfedés mutatkozik ezekkel a technikákkal és alkalmazásokkal. Ez azt sugallja, hogy az ezeken a területeken alkalmazott és kifejlesztett alapvető technikák hasonlóak, és ez értelmezhető, mivel csak egy mező van, különböző nevekkel. Másrészt szükségesnek látszik, hogy kutatócsoportok, tudományos többdimenziós látás, konferenciák és cégek bemutatják vagy forgalmazzák magukat, mivel kifejezetten ezen területek egyikéhez tartoznak, és ezért különféle jellemzésekkel különböztetik meg az egyes területeket a többitől.

A számítógépes grafika a képadatokat 3D modellekből állítja elő, a számítógépes látás gyakran 3D modelleket állít elő a képadatokból.

A két tudományág kombinációja felé mutató tendencia is van, pl. A kibővített valóságban feltárt módon. A következő jellemzések relevánsak, de nem tekinthetők általánosan elfogadottnak: A képfeldolgozás és a képanalízis általában a 2D-s képeket fókuszálja, azaz hogyan alakíthatja át az egyik képet a másikra, például képpont-méretű többdimenziós látás, például kontrasztjavítással, helyi műveletekkel, például élek kivonásával vagy zajeltávolítással, vagy geometriai transzformációkkal, például a kép elforgatásával.

A számítógépes látás magában foglalja többdimenziós látás 3D-elemzést a 2D-s képekből. Ez elemzi az egy vagy több képre vetített 3D-s jelenetet, példáulhogyan rekonstruálhatja látomás a 3D-s jelenet szerkezetét vagy más információit egy vagy több képből. A számítógépes látás gyakran többé-kevésbé összetett feltételezésekre támaszkodik a képen ábrázolt jelenetre. A gépi látás egy sor technológia és módszer alkalmazásának folyamata, amely képalkotó alapú automatikus ellenőrzést, folyamatirányítást és robotvezetést biztosít ipari alkalmazásokban.

A gépi többdimenziós látás általában az alkalmazásokra összpontosít, elsősorban a gyártásban, pl. Látás alapú robotok és látás alapú ellenőrzés, mérés vagy szedés például szemétkosár rendszerek.

Negyedik dimenzió

Ez azt jelenti, hogy a képérzékelő technológiákat és a vezérlőelméletet gyakran integrálják a képadatok feldolgozásához a robot irányítása érdekében, és hogy a valósidejű feldolgozást a hardver és a szoftver hatékony megvalósításával hangsúlyozzák.

Ez azt is magában foglalja, hogy a külső körülmények, például a világítás, gépi látásban is lehetnek és gyakran jobban szabályozottak, mint általában a számítógépes látásmódban, ami lehetővé teszi különböző algoritmusok használatát. Van még egy képalkotásnak nevezett terület is, amely elsősorban a képek előállítási többdimenziós látás összpontosít, de néha a képek feldolgozására és elemzésére is kiterjed.

többdimenziós látás látás-helyreállítási táblázatok könyve

Például az orvosi képalkotás magában foglalja a képadatok orvosi alkalmazásokban történő elemzésével kapcsolatos jelentős munkát. Végül, a mintázatfelismerés olyan terület, amely különféle módszereket használ az információk kinyerésére a jelekből általában, főleg statisztikai megközelítések és mesterséges idegi hálózatok alapján.

E terület jelentős részét ezen módszereknek a képadatokra történő alkalmazására fordítják. A fotogrammetria átfedésben van a számítógépes látással is, például a sztereofotogrammetria és a számítógépes sztereo látás között. Alkalmazások Az alkalmazások olyan feladatoktól függnek, mint például az ipari gépi látásrendszerek, amelyek, mondjuk, a palackok gyártósoron történő gyorsaságát vizsgálják, a mesterséges intelligencia és a számítógépek vagy robotok kutatásáig, amelyek képesek megérteni a körülöttük lévő világot.

A többdimenziós látás látás és a gép látásmezők jelentős átfedésben vannak.

többdimenziós látás mém rossz látással

A számítógépes látás magában foglalja többdimenziós látás automatizált képanalízis alapvető technológiáját, amelyet sok területen használnak. A gépi látás általában arra utal, hogy az automatikus képanalízist más módszerekkel és technológiákkal kombinálják, hogy automatizált ellenőrzést és robot útmutatást nyújtsanak az ipari alkalmazásokban. Számos számítógépes látásmód alkalmazásban a számítógépeket előre programozták egy adott feladat megoldására, ám a tanuláson alapuló módszerek egyre gyakoribbak.

A számítógépes látás alkalmazásának példái között szerepelnek rendszerek: A 3D-s alakzatok megtanulása kihívásokkal teli feladat volt a számítógépes látás területén. A mélyreható tanulás közelmúltbeli többdimenziós látás lehetővé tette a kutatók számára, hogy modelleket készítsenek, amelyek zökkenőmentesen és hatékonyan képesek 3D formákat létrehozni és rekonstruálni egy vagy több nézetű mélységtérképekből vagy sziluettekből.

Automatikus ellenőrzés, pl.

Escher képek

Gyártási alkalmazásokban; Segít az embereket az azonosítási feladatokban, pl. Egy faj-azonosító rendszer; Események észlelésepéldául vizuális megfigyeléshez vagy az emberek számlálásához ; Interakció, pl. A számítógép-ember interakció eszközének bemeneteként ; Objektumok vagy környezetek modellezése, pl.

Orvosi képanalízis vagy topográfiai modellezés; Navigáció, pl.

Lila fényt látok

Önálló járművel vagy mobil robotral ; és Információszervezés, pl. Képek és képsorok adatbázisának indexelésére. A DARPA Visual Media Reasoning koncepcióvideója Az egyik legszembetűnőbb alkalmazási terület az orvosi számítógépes látás vagy az orvosi képfeldolgozás, amelyet az jellemzõ, hogy a képadatokból információkat vonnak ki a beteg diagnosztizálása céljából.

Erre példa lehet a daganatokaz arterioszklerózis vagy más rosszindulatú változások kimutatása ; a szerv méretei, a véráramlás stb. Támogatja az orvosi kutatásokat is azáltal, hogy új információkat szolgáltat: például az agy szerkezetéről vagy az orvosi kezelések minőségéről.

A számítógépes látás alkalmazása az orvosi területen magában foglalja az emberek által értelmezett képek - például ultrahang vagy röntgen képek - többdimenziós látás is a zaj befolyásának csökkentése érdekében.

többdimenziós látás drog a látásért fórum

A számítógépes látás második alkalmazási területe az iparban, más néven gépi látásahol az információkat a gyártási folyamat támogatása céljából nyerik ki.

Példa erre a minőség-ellenőrzés, ahol a részleteket vagy a végtermékeket automatikusan ellenőrzik a hibák megállapítása érdekében. Egy másik példa a robotkar által felvehető részletek helyzetének és tájolásának mérése. A gépi látást erősen használják a mezőgazdasági folyamatokban is a nemkívánatos élelmiszerek eltávolításához az ömlesztett anyagból, ezt az eljárást optikai válogatásnak nevezik.

A katonai alkalmazások valószínűleg a számítógépes látás egyik legnagyobb területe.

A nyilvánvaló példák az ellenséges katonák vagy járművek észlelése és a rakétavezetés. A rakétavezetés fejlettebb rendszerei a rakétát egy adott célhely helyett egy adott területre küldik, és a célpontot akkor választják meg, amikor a rakéta a helyszínen megszerzett képadatok alapján eléri a területet. Ebben az esetben az adatok automatikus feldolgozását látás az ételtől a bonyolultság csökkentésére és a több érzékelőből származó információk olvasztására a megbízhatóság növelése érdekében.

A művész egy Mars Exploration Rover koncepciójaamely egy pilóta nélküli szárazföldi jármű példája. Vegye figyelembe a sztereo kamerákat, amelyek a rover tetejére vannak felszerelve. Az egyik újabb alkalmazási terület az autonóm járművek, amelyek magukkal merülő tengereketszárazföldi járműveket kis robotok kerekekkel, autókkal vagy teherautókkallégi járműveket és pilóta nélküli többdimenziós látás járműveket UAV tartalmaznak.

Az autonómia szintje a teljesen autonóm pilóta nélküli járművektől kezdve olyan járművekig többdimenziós látás, ahol a számítógépes látás alapú rendszerek különböző helyzetekben támogatják a járművezetőt vagy pilótát. A teljesen autonóm látásműtét asztigmatizmus általában számítógépes látást használnak a navigációhoz, azaz annak megismeréséhez, hogy hol vannak, vagy környezeti térképét SLAM készítik, és az akadályokat homályos látás chlamydia in. Használható bizonyos feladatspecifikus események, például erdészeti tüzet kereső UAV észlelésére is.

A támogató rendszerek példái az akadály figyelmeztető rendszerek az autókban és a repülőgépek autonóm leszállására szolgáló rendszerek. Számos autógyártó demonstrálta az autók autonóm vezetésének rendszerétde ez a technológia még mindig nem érte el azt a szintet, amelyen forgalomba lehet hozni.

  1. Lila fényt látok - Betegség September
  2. Időszakosan homályos látás
  3. Negyedik dimenzió – Wikipédia
  4. Főoldal A többdimenziós ember májusában az ember multidimenzionális létéről tartott előadást hazánkban Anna Maria Egli, az amerikai Jövőtudományok Intézete berni csoportjának vezetője, spirituális gyógyító.

Rengeteg példa van a katonai autonóm járművekre, kezdve a fejlett rakétákatól az UAV-okig, a rekonstrukcióhoz vagy a rakéta irányításához. Egyéb alkalmazási területek:.