Graças aos avanços no aprendizado profundo nos últimos anos, a Visão Computacional tem sido capaz de superar os humanos em algumas tarefas relacionadas à detecção e identificação de objetos.
A visão computacional é o campo da ciência da computação que se concentra em replicar partes da complexidade do sistema de visão humana e permitir que os computadores identifiquem e processem objetos em imagens e vídeos da mesma forma que os humanos. Até recentemente, a visão computacional funcionava apenas com capacidade limitada.
Um dos fatores que impulsionam o crescimento da visão computacional é a quantidade de dados que geramos hoje e que são usados para treinar e tornar a visão computacional melhor.
Junto com uma enorme quantidade de dados visuais (mais de 3 bilhões de imagens são compartilhadas online todos os dias), o poder de computação necessário para analisar os dados agora está acessível. À medida que o campo da visão computacional cresceu com novos hardwares e algoritmos, também cresceram as taxas de precisão para identificação de objetos. Em menos de uma década, os sistemas de hoje saíram de 50% para 99% de precisão, tornando-os mais precisos do que os humanos em reagir rapidamente a entradas visuais.
Introdução à visão computacional
Os primeiros experimentos em visão computacional começaram na década de 1950 e foram colocados em uso comercial pela primeira vez para distinguir entre texto digitado e manuscrito na década de 1970. Hoje, os aplicativos para visão computacional têm crescido exponencialmente.
Uma das principais questões em aberto tanto na Neurociência quanto no Aprendizado de Máquina é: como exatamente nosso cérebro funciona e como podemos aproximar isso com nossos próprios algoritmos? A realidade é que existem pouquíssimas teorias funcionais e abrangentes de computação cerebral; então, apesar do fato de que as Redes Neurais supostamente “imitam a maneira como o cérebro funciona”, não se tem certeza sobre sua veracidade.
O mesmo paradoxo é verdadeiro para a visão computacional – uma vez que não decidimos como o cérebro e os olhos processam as imagens, é difícil dizer o quão bem os algoritmos usados na produção se aproximam de nossos próprios processos mentais internos.
Em um certo nível, a visão computacional se refere a reconhecimento de padrões. Portanto, uma maneira de treinar um computador a entender os dados visuais é alimentá-lo com muitas imagens, milhões, se possível, que foram rotuladas e, em seguida, submetê-las a várias técnicas de software, ou algoritmos, que permitem ao computador localizar padrões em todos os elementos relacionados a esses rótulos.
Evolução da visão computacional
Antes do advento do aprendizado profundo, as tarefas que a visão computacional podia realizar eram muito limitadas e exigiam muita codificação manual e esforço por parte dos desenvolvedores e operadores humanos. Por exemplo, se você quiser realizar o reconhecimento facial, terá que realizar as seguintes etapas:
- Criar um banco de dados: você teve que capturar imagens individuais de todas ass pessoas que você queria localizar em um formato específico.
- Anotar imagens: então, para cada imagem individual, você teria que inserir vários pontos-chave de dados, como distância entre os olhos, a largura da ponte do nariz, distância entre o lábio superior e o nariz e dezenas de outras medidas que definem as características de cada pessoa.
- Capture novas imagens: Em seguida, você teria que capturar novas imagens, seja de fotos ou vídeos. E então você tinha que passar pelo processo de medição novamente, marcando os pontos-chave na imagem. Você também teve que levar em consideração o ângulo em que a imagem foi tirada.
Depois de todo esse trabalho manual, o aplicativo finalmente seria capaz de comparar as medidas da nova imagem com as armazenadas em seu banco de dados e dizer se correspondia a algum dos perfis que estava rastreando. Na verdade, havia muito pouca automação envolvida e a maior parte do trabalho estava sendo feito manualmente. E a margem de erro ainda era grande.
O aprendizado de máquina forneceu uma abordagem diferente para resolver problemas de visão computacional. Com o aprendizado de máquina, os desenvolvedores não precisam mais codificar manualmente cada regra em seus aplicativos de visão. Em vez disso, eles programaram “recursos”, aplicativos menores que podiam detectar padrões específicos nas imagens. Eles então usaram um algoritmo de aprendizagem estatística, como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão ou máquinas de vetores de suporte (SVM) para detectar padrões e classificar imagens e detectar objetos nelas.
O aprendizado de máquina ajudou a resolver muitos problemas que eram historicamente desafiadores para as ferramentas e abordagens clássicas de desenvolvimento de software. Por exemplo, anos atrás, os engenheiros de aprendizado de máquina foram capazes de criar um software que poderia prever as chances de sobrevivência ao câncer de mama melhor do que os especialistas humanos. No entanto, construir os recursos do software exigiu o esforço de dezenas de engenheiros e especialistas em câncer de mama e levou muito tempo para ser desenvolvido.
Visão computacional alimentada por Deep Learning
O aprendizado profundo forneceu uma abordagem fundamentalmente diferente para o aprendizado de máquina. O aprendizado profundo depende de redes neurais, uma função de propósito geral que pode resolver qualquer problema representável por meio de exemplos. Quando você fornece uma rede neural com muitos exemplos rotulados de um tipo específico de dados, ela será capaz de extrair padrões comuns entre esses exemplos e transformá-los em uma equação matemática que ajudará a classificar informações futuras.
Por exemplo, a criação de um aplicativo de reconhecimento facial com aprendizado profundo requer apenas que você desenvolva ou escolha um algoritmo pré-construído e treine-o com exemplos dos rostos das pessoas que ele deve detectar. Dados exemplos suficientes (muitos exemplos), a rede neural será capaz de detectar faces sem instruções adicionais sobre recursos ou medições.
O aprendizado profundo é um método muito eficaz para realizar a visão computacional. Na maioria dos casos, a criação de um bom algoritmo de aprendizado profundo se resume a reunir uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados e ajustar os parâmetros, como o tipo e o número de camadas de redes neurais e períodos de treinamento. Em comparação com os tipos anteriores de aprendizado de máquina, o aprendizado profundo é mais fácil e rápido de desenvolver e implantar.
A maioria das aplicações atuais de visão computacional, como detecção de câncer, carros autônomos e reconhecimento facial, utiliza o aprendizado profundo. O aprendizado profundo e as redes neurais profundas passaram do domínio conceitual para as aplicações práticas, graças à disponibilidade e aos avanços nos recursos de hardware e computação em nuvem.
Visão computacional aplicada ao negócio
A visão computacional é uma das áreas do Aprendizado de Máquina em que os principais conceitos já estão sendo integrados aos principais produtos que usamos todos os dias.
A visão computacional permite que os veículos autônomos entendam o que está ao seu redor. Câmeras em diferentes ângulos filmam ao redor do carro e alimentam um software de visão computacional, que então processa as imagens em tempo real para encontrar as extremidades das estradas, ler sinais de trânsito, detectar outros carros, objetos e pedestres. O carro que dirige sozinho pode, então, dirigir seu caminho em ruas e rodovias, evitar bater em obstáculos e (com sorte) conduzir seus passageiros com segurança ao seu destino.
A visão computacional também tem sido uma parte importante dos avanços na tecnologia da saúde. Algoritmos de visão computacional podem ajudar a automatizar tarefas como detectar manchas cancerígenas em imagens da pele ou encontrar sintomas em exames de raio-x e ressonância magnética.
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Aplicativos de visão computacional
Muitos aplicativos populares de visão computacional envolvem tentar reconhecer coisas em fotografias; por exemplo:
- Classificação do objeto: que categoria ampla de objeto está nesta fotografia?
- Identificação do objeto: que tipo de objeto está nesta fotografia?
- Verificação do objeto: o objeto está na fotografia?
- Detecção de objetos: Onde estão os objetos na fotografia?
- Detecção de objeto de referência: Quais são os pontos-chave para o objeto na fotografia?
- Segmentação de objeto: Quais pixels pertencem ao objeto na imagem?
- Reconhecimento de objetos: quais objetos estão nesta fotografia e onde eles estão?
- Além do reconhecimento, outros métodos de análise incluem:
- A análise de movimento de vídeo usa visão computacional para estimar a velocidade dos objetos em um vídeo ou a própria câmera.
- Na segmentação de imagens, os algoritmos particionam as imagens em vários conjuntos de visualizações.
- A reconstrução de cena cria um modelo 3D de uma cena inserida por meio de imagens ou vídeo.
- Na restauração de imagens, ruídos como borrões são removidos das fotos usando filtros baseados em aprendizado de máquina.
Discurso de Encerramento
Inventar uma máquina que enxerga como nós é uma tarefa aparentemente difícil, não apenas porque é difícil fazer com que os computadores o façam, mas porque não temos certeza absoluta de como a visão humana funciona.
O estudo da visão biológica requer uma compreensão dos órgãos de percepção como os olhos, bem como a interpretação da percepção dentro do cérebro. Muito progresso foi feito, tanto no mapeamento do processo quanto na descoberta dos truques e atalhos usados pelo sistema, embora, como qualquer estudo que envolva o cérebro, há um longo caminho a percorrer.
