Computer Vision vs. Human Vision: Unterschied und Vergleich

Obwohl es viele Parallelen zwischen Computer Vision und Human Vision gibt, unterscheiden sich beide Konzepte voneinander.

Gelehrte versuchen, Erkenntnisse über das menschliche Sehen zu erlangen, weil es ein komplexer Prozess ist, ihn zu verstehen.

Computer Vision hingegen ist eine menschliche technische Innovation, die darauf abzielt, menschliche visuelle Fähigkeiten zu erreichen.

Key Take Away

1. Computer Vision stützt sich auf Algorithmen und künstliche Intelligenz, um visuelle Daten zu interpretieren, während das menschliche Sehen von der Verarbeitung von Informationen aus den Augen durch das Gehirn abhängt.
2. Das menschliche Sehen ist anpassungsfähiger und effizienter beim Erkennen von Mustern, während das Computersehen mit komplexen Szenen oder unterschiedlichen Bedingungen zu kämpfen hat.
3. Computer Vision kann riesige Datenmengen schnell und genau verarbeiten und übertrifft menschliche Fähigkeiten bei bestimmten Aufgaben, wie z. B. der Objekterkennung.

Computer Vision vs. menschliches Sehen

Das menschliche Sehen wird durch Lichtverhältnisse, Farbe, Kontrast und Sehschärfe beeinflusst und beinhaltet die Integration von Informationen aus mehreren Sinneskanälen. Computer Vision wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Robotik, autonome Fahrzeuge, Überwachung, medizinische Bildgebung und Augmented Reality.

Computer Vision ist eine technologische Wissenschaftsdisziplin, die analysiert, wie Computer lernen können, digitale Bilder oder Videos besser zu erkennen.

Es zielt darauf ab, Aktionen zu verstehen und auszuführen, die das menschliche visuelle System ausführen kann. Computer-Vision-Aufgaben decken ein breites Spektrum von Aufgaben ab, die das menschliche Auge ausführen kann.

Das Sehen ist, wie die anderen fünf Sinne im menschlichen Körper, einer der wichtigsten.

Visuelle Wahrnehmung ist die Fähigkeit, die Welt auf unterschiedliche Weise wahrzunehmen, indem man Licht im sichtbaren Spektrum nutzt, das von anderen Objekten reflektiert wird, und zwar durch Farbsehen, photopisches Sehen, mesopisches Sehen und skotopisches Sehen.

Der interessante Punkt ist, dass das menschliche Sehvermögen ein anspruchsvolleres Wissen ist, das noch vollständig verstanden werden muss.

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	Computer Vision	Menschliches Sehen
Definition	Eine Art künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, die Informationen digitaler Bilder zu verstehen und zu interpretieren.	Einer der wichtigsten Sinne im Körper einer Person, der es ihnen ermöglicht zu sehen.
Bedarf an Licht	Einer der wichtigsten Sinne im Körper einer Person, der es ihnen ermöglicht zu sehen.	Licht ist nicht erforderlich, damit Computer Vision seine Umgebung wahrnehmen kann.
Verwendung des Algorithmus	Es erfordert einen Algorithmus, um das menschliche Sehen einzubeziehen.	Es erfordert keinen Algorithmus, um zu sehen.
Prozesskomplexität	Es ist kein schwer zu verstehender Prozess.	Es ist ein komplizierter Prozess, der noch nicht vollständig verstanden wurde.
Objekterkennung	Einer der schwierigsten Prozesse in der Computer Vision ist die Objekterkennung.	Objekte werden von Menschen leicht erkannt.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Zweig von künstliche Intelligenz (KI), die Maschinen anweist, die virtuelle Umgebung zu interpretieren und zu verstehen. Viele Menschen sind heutzutage auf Computer Vision angewiesen.

Da es schneller als der Mensch arbeitet, nutzt Computer Vision verschiedene Ansätze, um seine Aufgaben zu erfüllen.

Computer Vision ist das systematische Extrahieren, Interpretieren und Verstehen relevanter Informationen aus einem einzelnen Bild oder einer Sammlung von Bildern.

Es beinhaltet die Schaffung einer theoretischen und algorithmischen Grundlage für autonomes visuelles Verstehen.

Computer Vision ist eine Technologie, die danach strebt, das gleiche Leistungsniveau wie das menschliche Sehvermögen zu erreichen. In früheren Zeiten wurde Computer Vision mit Skepsis behandelt.

Einzelpersonen glaubten, dass das menschliche Sehvermögen überlegen sei, weil es reibungslos funktionierte. Menschen nehmen sich nicht die Zeit, ein Objekt zu identifizieren, unabhängig von seiner Form, Größe oder Farbe.

Das menschliche Auge kann jedoch keine unscharfen Dinge im Groben sehen, aber im Fall von Computer Vision ist dies kein großes Problem.

Um ein hohes Maß an Sichtbarkeit zu erreichen, hat Computer Vision zahlreiche Methoden, Algorithmen, maschinelles Lernen und andere Arten von Schulungen durchlaufen. Ohne die Hilfe eines Menschen kann Computer Vision Bilder erkennen.

Tiefes Lernen Der Fortschritt der Techniken hat der Uterussicht neues Leben eingehaucht.

Was ist menschliches Sehen?

Das menschliche Sehen, manchmal auch als „Sehvermögen“ bezeichnet, ist einer der wichtigsten Sinne im menschlichen Körper. Es ist die Fähigkeit, seine Umgebung unkompliziert zu beobachten und zu verstehen.

Wir können Bücher auf einem Regal, einen laufenden Hund und einen Kreis in verschiedenen Farben sehen, der unsere Sicht anstrengt und schreit. All dies hängt vom Auge ab, und zwar vollständig vom Licht.

Das Licht tritt durch die Hornhaut in das Auge ein und wird von der Linse auf der Netzhaut, einer lichtempfindlichen Membran im Augenhintergrund, konzentriert. Danach wird das Bild invertiert.

Das menschliche Sehvermögen ist mit dem Auge koordiniert, es korrespondiert aber auch mit der Funktion des Gehirns, eine bestimmte Anzahl allgemeiner Formen und Muster zu erkennen.

Um ein Objekt in einem Bild zu identifizieren, ist es umso unwahrscheinlicher, dass wir es nutzen, je näher wir ihm kommen. Überraschenderweise, tiefe Lernen übertrifft Menschen in diesem Szenario.

Zahlreiche Experimente und Verfahren wurden versucht, um die Vision zu verstehen. Und es wurde verstanden, aber nicht vollständig; es ist noch ein langer Weg.

Sogar eine Person mit einem Sehvermögen von 0/20 kann Schwierigkeiten bei der visuellen Wahrnehmungsverarbeitung haben.

Hauptunterschied zwischen Computer Vision und Human Vision

1. Computer Vision erfordert keine Lichtsensoren. Im Falle des menschlichen Sehvermögens gibt es zwei Arten von Lichtsensoren.
2. Beim maschinellen Sehen erkennen, unterscheiden und klassifizieren maschinelle Lerntechniken und Algorithmen Objekte anhand ihrer Größe oder Farbe. Beim menschlichen Denken geht es vor allem darum, die eigenen Augen zu nutzen, um die Umgebung, Bilder usw. zu erfassen.
3. Computer Vision weist Herausforderungen bei der Objekterkennung auf, da es den gesamten Vorgang durchführen muss, um das Objekt zu verstehen. Allerdings ist die Objekterkennung beim menschlichen Sehen relativ einfach. Es funktioniert einwandfrei, weil Menschen Dinge schnell verstehen und sehen, auch wenn sie noch nie ein unterirdisches Objekt gesehen haben.
4. Im Gegensatz zu Menschen, die biologisch auf das Sehen programmiert sind, sind Maschinen mit externen Mechanismen und Technologien wie der Computer-Vision-Technologie ausgestattet, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Computer Vision strebt danach, wie das menschliche Sehen zu sehen, was das menschliche Sehvermögen ständig verbessert. Beim menschlichen Sehen ist dies jedoch nicht dasselbe.

Bibliographie

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=CN9n2ZvyzlMC&oi=fnd&pg=PR9&dq=Computer+vision+and+human+vision&ots=3K_BLrjCWG&sig=0QaZVjMsLtrbDCS9zAVfSwNEPNc
2. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=Pe7gG0LxEUIC&oi=fnd&pg=PR7&dq=Computer+vision+and+human+vision&ots=O6q6FzJ8QT&sig=gnl2xSNuPdhFrKwNP79OOyqPR-0

Letzte Aktualisierung: 01. Juli 2023