Computer Vision adalah bidang kecerdasan buatan atau artificial intelligence yang melatih komputer menafsirkan serta menguasai dunia visual. Memanfaatkan foto digital dari kamera serta video dan model deep learning, mesin-mesin bisa dengan akurat mengenali serta mengklasifikasikan objek, setelah itu bereaksi terhadap apa yang “dilihatnya.” Setelah memahami apa itu computer vision, berikut sejarahnya.

Sejarah Computer Vision

Percobaan dini dalam computer vision terjalin di tahun 1950-an, memakai sebagian neural network awal untuk mengetahui tepi suatu objek serta memilah objek simpel ke dalam bagian semacam lingkaran dan kotak. Pada tahun 1970-an, pemakaian komersial awal computer vision menafsirkan bacaan yang diketik ataupun tulisan tangan memakai pengenalan karakter optik. Kemajuan ini digunakan untuk menafsirkan bacaan tertulis yang berguna dan bermanfaat untuk orang tunanetra.

Dikala internet semakin matang pada tahun 1990-an, membuat sekumpulan besar gambar tersaji secara online yang berguna untuk analisa, dan mengembangkan program pengenal wajah (Face Recognition). Set data yang berkembang ini menunjang mesin untuk mengenali orang-orang tertentu pada gambar serta video. Dikala ini, beberapa aspek yang menyatu untuk membawa kebangkitan kembali dalam computer vision:

Efek dari perkembangan computer vision ini sangat besar. Tingkatan dalam mengidentifikasi, akurasi serta klasifikasi objek telah mengingkat 50% menjadi 99% dalam waktu kurang lebih satu dekade dan menjadikan sistem ini lebih akurat dari pada manusia dalam mendeteksi dan bereaksi lebih cepat terhadap inputan visual.

Cara Kerja Computer Vision

Bagaimana cara kerja computer vision, sebelum itu computer vision sendiri digunakan untuk mendeteksi wajah untuk memproses visualisasinya, computer vision melebihi visual manusia dibanyak area.

Computer Vision merupakan campuran antara Image Processing (pengolahan gambar) dan Pattern Recognition (pengenalan pola) :

• Pengolahan gambar (Image Processing) ialah bidang yang berhubungan dengan proses transformasi foto atau gambar (image). Proses ini bertujuan untuk memperoleh kualitas gambar yang lebih baik.
• Pengenalan pola (Pattern Recognition) bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada gambar juga interpretasi gambar. Proses ini bertujuan mengekstrak data atau pesan yang di informasikan oleh gambar.

Tahapan Cara Kerja

1. Analisa gambar
   • Image analysis (analisis gambar) yang dilakukannya adalah mengeksplorasi scene ke dalam wujud karateristik utama dari objek melewati suatu proses investigasi.
   • Suatu program aplikasi akan melihat bilangan biner yang mepresentasikan data visual untuk mengenali dan memahami fitur khusus serta karekteristiknya.
   • Lebih spesial lagi program image analysis digunakan untuk mencari objek dalam image.
   • Suatu edge pada gambar tercipta antara objek serta latar belakangnya ataupun antara 2 objek yang khusus.
   • Edge ini akan terdeteksi akibat dari tingkatan brightness (kecerahan) pada sisi yang berbeda dengan salah satu batasnya.
2. Proses gambar
   • Tahapan selanjutnya computer vision menghubungkan beberapa manipulasi utama (initial manipulation) dari informasi binary itu.
   • Meningkatkan atau merevisi kualitas image, sehingga bisa dianalisa serta di olah lebih jauh dan lebih efektif ini disebut Image Processing.
   • Image processing akan meningkatkan perbandingan signal terhadap noise (signal-noise ratio = s/n).
   • Sinyal‐sinyal tersebut merupakan data yang akan mepresentasikan objek di dalam gambar.
   • Sebaliknya noise merupakan seluruh bentuk interferensi, kekurangan pengaburan, yang terdapat pada suatu objek.
3. Memahami data pada gambar
   • Dalam proses computer vision ini adalah langkah yang terakhir, yang mana objek secara spesifik serta hubungannya diidentifikasi.
   • Pada bagian ini perlu mengaitkan tentang teknik artificial intelligence.
   • Pemahaman berkaitan dengan template matching yang terdapat dalam suatu scene.
   • Metode ini memakai search program (metode pencarian) serta pattern matching techniques (metode penyesuaian pola).

Computer Vision seperti teka-teki Jigsaw

Pikirkan tentang metode pendekatan kalian terhadap teka-teki jigsaw. Kalian memiliki seluruh potongannya, serta kalian harus menyusunnya menjadi satu buah foto. Begitulah metode neural network pada computer vision bekerjDalam manufaktur, bisnis memakai visi pc guna mengenali kehancuran produk dalam waktu nyata. Sebab produk tersebut berasal dari jalur pembuatan, pc memproses foto ataupun video, serta mencirikan lusinan bermacam kategori cacat— apalagi pada produk terkecil sekalipun.a. Jaringan tersebut membedakan banyak bagian foto yang berbeda, mengenali ujung pada gambar atau foto dan setelah itu memodelkan subkomponen. Memakai pemfilteran serta serangkaian aksi lewat bermacam susunan jaringan mendalam, jaringan bisa menyusun seluruh bagian foto bersama, sangat mirip dengan yang kalian lakukan terhadap teka-teki.

Alih-alih melatih computer vision untuk mencari kumis, ekor dan telinga yang runcing untuk mengidentifikasi seekor hewan, programmer mengunggah jutaan gambar hewan, setelah itu computer vision akan melakukan deep learning sendiri tentang macam-macam fitur yang membentuk hewan.

Siapa saja yang menggunakan Computer Vision ?

Oke, sekian saja pembahasan mengenai apa itu computer vision. Terima kasih 🙂

Baca Artikel Lainnya :

• Teknologi AI Training Server yang dibuat oleh Huawei
• Install Android Studio Linux Debian, MX Linux, Fedora
• Menghubungkan Github dengan SSH di Linux

Referensi

• https://www.sas.com