コンピュータービジョンと人間のビジョン: 違いと比較

コンピューター ビジョンと人間の視覚には多くの類似点がありますが、両方の概念は互いに異なります。

学者たちは、理解するのが複雑なプロセスであるため、人間の視覚に関する知識を得ようとしています。

一方、コンピューター ビジョンは、人間の視覚能力を実現することを目的とした人間の技術革新です。

主要な取り組み

1. コンピュータ ビジョンはアルゴリズムと人工知能に依存して視覚データを解釈しますが、人間の視覚は目からの情報を脳が処理することに依存しています。
2. 人間の視覚は、パターンの認識においてより順応性があり効率的ですが、コンピューターの視覚は、複雑なシーンやさまざまな条件に苦労することがあります。
3. コンピューター ビジョンは、膨大な量のデータを迅速かつ正確に処理でき、物体認識などの特定のタスクで人間の能力を上回ります。

コンピューター ビジョンと人間の視覚

人間の視覚は、照明条件、色、コントラスト、および視力の影響を受け、複数の感覚チャネルからの情報の統合を伴います。 コンピューター ビジョンは、ロボット工学、自動運転車、監視、医療画像処理、拡張現実など、さまざまなアプリケーションで使用されています。

コンピューター ビジョンは、コンピューターがどのようにしてデジタル画像やビデオをより高度に認識できるようになるかを分析する技術科学分野です。

人間の視覚系が実行できる行動を理解し、実行することを目的としています。 コンピューター ビジョン タスクは、人間の視覚が実行できる幅広いタスクをカバーしています。

視覚は、人体の他の五感と同様に、最も重要な感覚の XNUMX つです。

視覚知覚は、色覚、明所視、薄明視、および暗所視を通じて、他の物体によって反射された可視スペクトルの光を使用して、さまざまな方法で世界を認識する能力です。

興味深い点は、人間の視覚はまだ完全に理解されていないより高度な知識です。

比較表

比較のパラメータ	Computer Vision	人間の視覚
定義	コンピューターがデジタル画像の情報を理解して解釈できるようにする人工知能の一種。	人間の体で見ることを可能にする最も重要な感覚の XNUMX つ。
光の必要性	人間の体で見ることを可能にする最も重要な感覚の XNUMX つ。	コンピューター ビジョンが周囲を感知するために光は必要ありません。
アルゴリズムの使用	人間の視覚を含めるアルゴリズムが必要です。	見るのにアルゴリズムは必要ありません。
プロセスの複雑さ	理解するのは難しいプロセスではありません。	それは完全に把握されていない複雑なプロセスです。
物体認識	コンピューター ビジョンで最も難しいプロセスの XNUMX つは、オブジェクト認識です。	オブジェクトは、人間によって容易に認識されます。

コンピュータ ビジョンとは

コンピュータビジョンは 人工知能 仮想環境を解釈して理解する方法をマシンに指示する (AI)。 今日、多くの人がコンピュータ ビジョンに依存しています。

コンピューター ビジョンは人間よりも高速に動作するため、タスクを完了するためにさまざまなアプローチを採用します。

コンピューター ビジョンとは、XNUMX つの画像または画像のコレクションから関連情報を体系的に抽出、解釈、理解することです。

これには、自律的な視覚理解のための理論的およびアルゴリズム的基盤の作成が伴います。

コンピューター ビジョンは、人間の視覚と同じレベルでのパフォーマンスを目指すテクノロジーです。 以前の時代、コンピューター ビジョンは懐疑的な目で扱われていました。

個人は、人間の視覚はスムーズに機能するため優れていると信じていました。 人間は、形、大きさ、色に関係なく、オブジェクトを識別するのに時間をかけません。

ただし、人間の目はぼやけたものを大まかに見ることはできませんが、コンピューター ビジョンの場合、これは大きな問題ではありません。

高いレベルの可視性を達成するために、コンピューター ビジョンは数多くの方法論、アルゴリズム、機械学習、その他の種類のトレーニングを受けてきました。 人間の助けがなくても、コンピュータビジョンは画像を認識できます。

深い学習 技術の進歩により、視覚に新たな命が吹き込まれました。

人間の視覚とは

「視力」として知られる人間の視覚は、人体で最も重要な感覚の XNUMX つです。 それは、自分の周囲を複雑にせずに観察し、理解する能力です。

棚に本が置かれていたり、犬が走っていたり、さまざまな色の叫び声が視界を圧迫しているのが見えます。 これらすべては目に依存しており、完全に光に依存しています。

光は角膜を通って目に入り、水晶体によって目の奥にある光を感知する膜である網膜に集められます。 その後、画像が反転します。

人間の視覚は目と連動していますが、特定の数の一般的な形式やパターンを認識するために iWeb に機能する脳にも対応しています。

画像内のオブジェクトを識別するために、近づけば近づくほど、それが何であるかを使い果たす可能性が低くなります。 驚くべきことに、 深い学習 このシナリオでは人間を上回ります。

ビジョンを理解するために、数多くの実験と手順が試みられてきました。 そしてそれは理解されましたが、完全には理解できませんでした。 まだまだ先は長い。

視力が 0/20 の人でも、視覚の知覚処理に困難を経験する可能性があります。

コンピュータビジョンとヒューマンビジョンの主な違い

1. コンピュータービジョンには光センサーが必要ではありません。 人間の視覚の場合、XNUMX 種類の光センサーがあります。
2. コンピューター ビジョンでは、機械学習の技術とアルゴリズムが、サイズや色に基づいてオブジェクトを検出、区別、分類します。 人間のアイデアは、目を使って環境、画像、OS を理解することに関するものです。
3. コンピューター ビジョンでは、アイテムを理解するためにすべての手順を実行する必要があるため、オブジェクト認識に関して課題があります。 ただし、人間の視覚の場合、物体認識は比較的簡単です。 たとえ地下の物体を見たことがなくても、人々はすぐに物事を理解し、見ることができるため、この機能は完璧に機能します。
4. 生物学的に見るようにプログラムされている人間とは異なり、機械にはプロセスを高速化するためにコンピュータービジョンテクノロジーなどの外部メカニズムやテクノロジーが装備されています。
5. コンピュータビジョンは人間の視覚と同じように見ることを目指しており、それによって人間の視覚は常に改善されています。 しかし、人間の視覚の場合はそうではありません。

参考文献

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

最終更新日 : 01 年 2023 月 XNUMX 日