Как алгоритмы компьютерного зрения стали неотъемлемой частью современных технологий, узнали слушатели лекции «Как научить компьютер видеть: от игр до роботов», которая прошла 6 апреля в Информационном центре по атомной энергии (ИЦАЭ) Минска.

Сергей Цуприк, доцент кафедры автоматики, радиолокации и приемо-передающих устройств Военной академии Республики Беларусь, кандидат технических наук рассказал слушателям, что объединяет рентген, интеллектуальную систему помощи водителю и поиск по картинкам в интернете и что нужно, чтобы научить компьютер видеть.

Для компьютера любое изображение – это ни что иное, как просто-напросто матрица чисел. «Наверняка вы слышали про такой формат изображения, как RGB (Red, Green, Blue) — это аддитивная цветовая модель, описывающая способ кодирования цвета для вывода на экраны мониторов, телевизоров и смартфонов. Представьте себе, что фотография — это огромная таблица на миллион ячеек, где каждая цифра от 0 до 255 означает яркость пикселя. Разложение на каналы часто используется в компьютерной графике, обработке фотографий и при обучении нейросетей для распознавания образов», — подчеркнул эксперт.

Очень часто бывает, что изображения «зашумлены», либо искажены какими-то артефактами по различным причинам. Поэтому, прежде чем пытаться решать ту или иную задачу необходимо избавиться от этих шумов. «Предварительная обработка изображений — важный этап в компьютерном зрении, так как шум и артефакты (блочность, размытие, импульсный шум) резко снижают точность алгоритмов распознавания, детекции и классификации, – отметил Сергей Цуприк. – И здесь подходов большое количество. Например, фильтр Гаусса достаточно хорошо позволяет убрать случайные шумные пиксели. И в итоге мы получаем красивое сглаженное изображение. В свою очередь фильтр Собеля подсвечивает края объектов, тем самым делая более резкие границы».

Слушатели также узнали, что технология компьютерного зрения тестируется и внедряется в работу во многих сферах деятельности: ритейл, безопасность, беспилотные авто, медицина, компьютерные игры и другие. «Так на этапе работы с изображениями и видеоданными в области медицины можно гораздо быстрее и точнее устанавливать диагнозы. Такие данные получают в результате томографии, рентгеноскопии, микроскопии. Например, подобная технология позволяет оперативно и точно определять опухоли», — рассказал спикер.

«Лекция оказалась очень увлекательной и познавательной. Компьютерное зрение уже стало частью нашей повседневной жизни, даже часто незаметно для нас. Особенно интересно было послушать о том, как работают системы распознавания лиц и создаются компьютерные игры с дополненной реальностью. В целом, лекция оставила ощущение, что компьютерное зрение — это не только современно и актуально, но и очень перспективно», — поделился впечатлениями слушатель Матвей Долгих.

ИЦАЭ Минска регулярно организует научно-популярные лектории для широкой аудитории, направленные на просвещение слушателей и развенчание мифов, связанных с наукой и технологиями.