O que é Visão Artificial? Conheça a Visão Computacional Básica para Avançada 

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O que é Visão Computacional?

A Visão Computacional é um campo de estudo que permite aos computadores replicar o sistema visual humano. É um subconjunto de inteligência artificial que coleta informações de imagens ou vídeos digitais e as processa para definir os atributos. Todo o processo envolve a aquisição de imagens, triagem, análise, identificação e extração de informações. 

Este extenso processamento ajuda os computadores a compreender qualquer conteúdo visual e a agir de acordo com ele. 

Os projetos de visão artificial traduzem o conteúdo visual digital em descrições explícitas para reunir dados multidimensionais. Estes dados são então transformados em linguagem legível por computador para auxiliar o processo de tomada de decisão. 

O principal objetivo deste ramo da inteligência artificial é ensinar máquinas a coletar informações a partir de pixels. 

Exemplos de Visão e Algoritmos de Computador

Os carros automáticos têm como objetivo reduzir a necessidade de intervenção humana durante a condução, através de vários sistemas de IA. A visão por computador é parte de tal sistema que se concentra na imitação da lógica por trás da visão humana para ajudar as máquinas a tomarem decisões baseadas em dados. 

Os sistemas de CV farão a varredura de objetos vivos e os categorizarão, com base nos quais o carro continuará funcionando ou fará uma parada. Se o carro encontrar um obstáculo ou um semáforo, ele analisará a imagem, criará uma versão 3D dela, considerará as características e decidirá sobre uma ação – tudo em um segundo.

Como funciona a Computer Vision?

O Computer Vision se baseia principalmente em técnicas de reconhecimento de padrões para auto-treinar e compreender os dados visuais. A ampla disponibilidade dos dados e a disposição das empresas para compartilhá-los tornou possível que especialistas em aprendizagem profunda utilizassem esses dados para tornar o processo mais preciso e rápido. 

Enquanto os algoritmos de aprendizagem de máquinas eram usados anteriormente para aplicações de visão artificial, agora os métodos de aprendizagem profunda evoluíram como uma solução melhor para este domínio. 

Por exemplo, as técnicas de aprendizagem de máquinas requerem uma grande quantidade de dados e um monitoramento humano ativo na fase inicial de monitoramento para garantir que os resultados sejam os mais precisos possíveis. 

O aprendizado profundo, por outro lado, depende de redes neurais e utiliza exemplos para a solução de problemas. Ele se auto-aprende ao usar dados rotulados para reconhecer padrões comuns nos exemplos.

Por que a Computer Vision é importante?

De auto-aprendizagem a imagens de paisagem, estamos hoje inundados com todos os tipos de fotos. De acordo com um relatório da Internet Trends, as pessoas carregam mais de 1,8 bilhões de imagens todos os dias, e este é apenas o número de imagens carregadas. Imagine a que número chegaria se você considerar as imagens armazenadas nos telefones. 

Nós consumimos mais de 4.146.600 vídeos no YouTube e enviamos 103.447.520 e-mails de spam todos os dias. Mais uma vez, isso é apenas uma parte – comunicação, mídia e entretenimento, a internet das coisas estão contribuindo ativamente para este número. 

Este conteúdo visual abundantemente disponível exige análise e compreensão. A visão por computador ajuda a fazer isso, ensinando máquinas a “ver” essas imagens e vídeos.

Além disso, graças à fácil conectividade, a Internet é facilmente acessível por todos hoje em dia. As crianças são especialmente suscetíveis a abuso e “toxicidade” on-line. Além de automatizar muitas funções, a visão por computador também garante a moderação e o monitoramento do conteúdo visual on-line. 

Uma das principais tarefas envolvidas na cura do conteúdo online é a indexação. Uma vez que o conteúdo disponível na Internet é principalmente de dois tipos, a categorização de texto, visual e áudio torna-se fácil. A visão artificial usa algoritmos para ler e indexar imagens. 

Os motores de busca populares como Google e Youtube usam a visão por computador para escanear imagens e vídeos e aprová-los para apresentação. Ao fazer isso, eles não apenas fornecem aos usuários conteúdo relevante, mas também protegem contra abuso on-line e “toxicidade”.