Visão computacional e suas Aplicações

Até que ponto as novas tecnologias digitais irão avançar? Quais serão os próximos métodos revolucionários?

Dizer que não há um limite, ainda não é comprovado, mas uma coisa é certa: os filmes de ficção científica que costumamos ver, estão cada vez mais próximos de nossa realidade.

A curiosidade humana tem levado a novas invenções, explorado a inteligência artificial e proporcionado a criação de máquinas que podem ver, analisar e interpretar o que enxergam.

Apesar do machine learning (aprendizado de máquina) já estar sendo mais destacado na sociedade, nem sempre ensinar uma máquina a ter um raciocínio, próximo do raciocínio humano, é uma tarefa simples.

Esse é o contexto da Visão Computacional (CV), que tem transformado muitas tarefas envolvendo o aprendizado de funções humanas instantâneas e simultâneas, o que não é nada fácil para uma máquina.

Contudo, mesmo que não seja tão simples, softwares e hardwares avançados já são capazes de replicar as funções da visão humana, ajudando a resolver problemas reais.

Quer conhecer mais sobre esse campo da inteligência artificial? Então leia este artigo e saiba o que é a CV, qual a relação da CV com a visão humana, suas abordagens e como essa tecnologia tem sido utilizada. Veja o que você vai encontrar:

  • O que é Visão Computacional e como surgiu?
  • Visão Computacional x Visão Humana
  • Tarefas da CV
  • Principais aplicações da CV
  • Como utilizá-la a seu favor em sua empresa

O que é Visão Computacional e como surgiu?

A Visão Computacional, em inglês Computer Vision (CV), é uma área da ciência que se dedica ao desenvolvimento de métodos e teorias destinados a retirar informações úteis de imagens.

Tais informações são transmitidas para as máquinas, mas não só para reconhecê-las. Com essa tecnologia, o aprendizado das máquinas inclui processamento, análise e identificação com processos tão complexos como os da visão humana.

Para que essa tecnologia funcione, o estudo da capacidade da visão humana é fundamental, pois é a partir desse entendimento que se faz possível o desenvolvimento de ferramentas que desempenham funções de maneira semelhante.

Assim, a CV busca replicar a visão da mesma forma que é concebida nos seres humanos. Através dela, é possível construir, reconstruir e visualizar vídeos ou imagens utilizando a análise de pixels e identificação de padrões.

As experiências com a CV surgiram nos anos 1950, com o uso de algumas redes neurais para verificar os limites de um objeto e classificar categorias simples.

Após vinte anos, essa tecnologia foi usada para fins comerciais, interpretando textos, tanto manuscritos como digitados, para propor acessibilidade aos deficientes visuais.

Com um conjunto de dados cada vez mais difundido no ambiente digital, as máquinas passaram a aprender processos ainda mais complexos.

Redes neurais convolucionais

Isso é possível através de redes neurais convolucionais, um algoritmo de aprendizado profundo que pode identificar a imagem de entrada e atribuir diversas características como peso, tamanho etc.

Dessa forma, o processo é mais eficaz se comparado a outros métodos primitivos. Isso porque, a arquitetura das redes neurais convolucionais se inspiraram na organização do córtex visual.

O mais especial nessa utilização é que as redes neurais convolucionais podem ser treinadas para entender melhor a sofisticação das imagens, aprendendo um grande número de filtros paralelos específicos, como a classificação de imagens.

Por isso, a CV se utiliza das redes neurais convolucionais para reduzir as imagens de uma forma fácil de processar, sem perder recursos que comprometem a qualidade da visão.

Visão Computacional x Visão Humana

A visão humana capta imagens pela retina e envia as imagens para os neurônios, capazes de classificá-las e compreendê-las.

Em uma análise inicial, as informações são coletadas e enviadas para o córtex cerebral, para uma verificação mais apurada.

No restante do córtex, compara-se a imagem com o acervo existente de memórias, comparando todas as suas características. Esse é um processo complicado, mas que na mente humana ocorre em frações de segundos.

Já a CV busca recriar esse mecanismo. As máquinas recebem as imagens, que para elas são matrizes de pixels referentes às cores das imagens, e aplicam filtros.

Com os filtros, a CV consegue extrair as características e, logo após, utilizar a camada de rede neural para fazer a classificação.

Esses são processos detalhados e que passam por algumas etapas. Por isso, separamos as tarefas da CV, para seu melhor entendimento. Elas irão influenciar na solução do problema e nos resultados alcançados. Confira acompanhando a leitura!

Tarefas da Visão Computacional

Cada tarefa exige um método específico que terá melhor ou pior resultado, de acordo com o problema que terá aplicação. Conheça as tarefas:

  • Classificação: ao verificar uma imagem, o algoritmo fará a associação dela à um rótulo. Por exemplo, a imagem de um gato, um objeto único. Em alguns casos, para a classificação de uma imagem podem existir vários rótulos.
  • Classificação + localização: nesse tipo de tarefa, o algoritmo gera como saída sua localização além do rótulo.
  • Detecção de objetos: essa tarefa é semelhante a anterior, contudo, na detecção de objetos a saída de algoritmos é dinâmica, tornando possível a detecção de diversos objetos, cada um associado a uma caixa delimitadora diferente.
  • Segmentação semântica: quando o algoritmo percebe a entrada de uma imagem, ele classifica cada pixel como pertencente a uma única classe. Assim, fica possível ter o contorno do objeto com precisão. Ele gera uma caixa delimitadora que representa-se por coordenadas que envolvem o objeto, sendo limitado para um único objeto.
  • Segmentação de instâncias: aqui, o algoritmo associa cada pixel de uma imagem a um rótulo que pertence a uma determinada classe. Essa tarefa se comporta, algumas vezes, como detecção de objetos, tendo como adicional a máscara binária, no lugar de uma caixa delimitadora.

Agora que sabemos as tarefas da CV, já parou para pensar como aplicá-la? Vamos ver no próximo tópico.

Principais aplicações da Visão Computacional

Diversas áreas têm se beneficiado com aplicações com visão computacional. Exemplo comum é o uso pela medicina, no processamento de imagens de radiografia, ultrassonografia, tomografia e ressonância magnética.

A fabricação de veículos também têm se utilizado muito da CV, tanto para dar autonomia parcial como total, ficando a critério do usuário.

Assim, o veículo poderá definir melhores rotas, obter localizações com precisão, detectar obstáculos, dar um melhor panorama para estacionar, ou até fazer essa tarefa sozinho.

Muitas dessas ferramentas ainda estão em desenvolvimento, contudo, há a utilização de outras, mesmo que pouco difundidas.

No uso militar, para exemplificar, é bastante comum o uso de aplicações com CV para identificar mísseis teleguiados, unidades inimigas e detectar alvos. O que permite que as missões tenham mais assertividade e menos erros.

O governo também explora essa tecnologia com câmeras de segurança nas ruas e de monitoramento das regras no trânsito.

Outras aplicações tem mais difusão, como visão computacional para o reconhecimento de imagens, rostos e lugares. Como no Facebook, o qual reconhece o rosto dos amigos nas fotos e até sugere que faça a marcação deles.

Utilizando a Visão Computacional a seu favor em sua empresa

A CV já tem promovido uma forma mais inteligente de realizar tarefas no ambiente digital, refletindo proporcionalmente na redução de tarefas manuais.

Um dos maiores benefícios dessa tecnologia é o controle de qualidade sobre o que se produz nas indústrias. Seja no ramo automobilístico, têxtil e alimentício, pois os sistemas de monitoramento ajudam a reconhecer padrões que estabeleceram-se previamente.

Assim, a CV pode beneficiar empresas de qualquer tipo de segmento, já que são inúmeras as possibilidades de aplicação.

Com a CV é possível identificar pessoas pelo rosto, interpretar expressões faciais, atitudes humanas, rastrear objetos, identificar vestimentas e muito mais. Dessa forma, esses benefícios podem estar em uma ferramenta de acordo com a necessidade de seu negócio.

Essas aplicações aumentam a visibilidade da empresa, a torna mais relevante no mercado, aumenta sua competitividade e, além disso, ajuda a reduzir custos, visto que automatiza vários processos.

Sem falar, na possibilidade de proporcionar a liderança decisões mais assertivas, baseadas em fatos colhidos de maneira segura, para delimitar os próximos passos que a empresa deverá seguir.

Portanto, analise as necessidades de seu negócio e descubra diferentes possibilidades de aplicação da tecnologia de visão computacional para alavancar seus negócios.

Não sabe por onde começar? A Gryfo te ajuda a impulsionar a inovação da sua empresa. Através da inteligência artificial aplicada à visão computacional, trabalhamos com soluções tecnológicas para monitorar processos e tomar decisões rápidas.

Dessa maneira, sua empresa terá economia, facilidade e eficiência nos negócios. Nossas soluções incluem controle automatizado de processos, reconhecimento facial mobile, auditoria visual automática, detecção de pessoas e objetos.

Estamos te esperando com soluções inovadoras que darão métricas precisas para a medição de resultados, segurança, bem como gestão eficiente e dinamismo.

Clique no link, fale com a Gryfo e venha inovar com a gente!

Originally published at https://gryfo.com.br on May 10, 2021.

Inteligência em Imagens | Vídeos Analíticos | Controle de Processos

Inteligência em Imagens | Vídeos Analíticos | Controle de Processos