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Haben Sie sich jemals gefragt, wie ein Computer ein Bild „sieht“, also was er uns über den Inhalt des Bildes sagen kann? Und das alles dank etwas, das man maschinelles Sehen nennt. Maschinelles Lernen ist eine Technologieform, die es Computern ermöglicht, Dinge zu erlernen – ähnlich wie wir durch Erfahrung lernen und im Laufe der Zeit besser werden.
A maschinelles Lern-Visionsystem , ist auf einfach Deutsch ein Computerprogramm, das „sehen“ und die ihm präsentierten Bilder verstehen kann. Es tut dies, indem es sowohl nach Mustern und Daten in den Bildern sucht als auch Vorhersagen über die Bilder trifft, basierend auf dem, was es aus früheren Beispielen gelernt hat.
Systeme für maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung haben in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Früher konnten Computer nur einfache Formen und Farben erkennen. Doch mit der technologischen Verbesserung hat sich auch die Fähigkeit von Maschinen, hochkomplexe Bilder zu verstehen und zu interpretieren, deutlich verbessert.
Ein wichtiger Schritt in der Entwicklung des maschinellen Lernens bei der visuellen Erkennung ist der Einsatz von neuronale Netze diese Netzwerke sollen wie unser eigenes Gehirn funktionieren, mit Schichten künstlicher Neuronen, die Informationen verarbeiten und Verbindungen herstellen. Durch den Einsatz neuronaler Netze haben Maschinen bahnbrechende Fortschritte bei der Erkennung von Objekten, Gesichtern und sogar Emotionen in Bildern erzielt.
Wenn Sie jemals ein Foto mit einem Smartphone gemacht haben, bei dem Personen im Bild automatisch erkannt wurden – all das verdanken wir Systemen des maschinellen Lernens in der Bildverarbeitung. Dazu gehören Algorithmen zur Erkennung und Kategorisierung von Objekten innerhalb von Bildern, was beispielsweise hilfreich ist, wenn Sie alte Fotos sortieren müssen.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Maschinen Objekte sofort erkennen und verfolgen können. Dies ist nun mithilfe von maschinellen Sehsystemen möglich. Solche Systeme basieren auf computer Vision ansätzen zur Erkennung und Identifizierung von Objekten innerhalb eines erfassten Bildes oder Videos.
Sie wird beispielsweise häufig in maschinellen Sehsystemen zur Objekterkennung eingesetzt, etwa im Automobilbereich (selbstfahrende Autos usw.). Diese Systeme helfen den Fahrzeugen, ihre Umgebung – wie andere Fahrzeuge, Fußgänger und Ampeln – wahrzunehmen und darauf zu reagieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können diese Fahrzeuge sicher fahren und Kollisionen auf der Straße vermeiden.
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