رؤية الكمبيوتر

رؤية الكمبيوتر هي أحد مجالات علوم الكمبيوتر التي تعمل على تطوير تقنيات لأجهزة الكمبيوتر لتفسير البيانات المرئية من العالم الحقيقي. على وجه التحديد، يتضمن قدرة الكمبيوتر على تحديد الأشياء والأشخاص في الصور ومقاطع الفيديو الرقمية، وتفسير معلوماتهم المرئية لبناء نموذج للبيئة المادية. ويرتبط ارتباطًا وثيقًا بالروبوتات والتعلم الآلي، وكلاهما فرعان من الذكاء الاصطناعي.

تُستخدم رؤية الكمبيوتر في تطبيقات مثل التعرف على الصور، واكتشاف الحركة، والتعرف على الوجه، وتصنيف الأشياء. كما أنها تستخدم للملاحة والتوجيه والمراقبة في السيارات ذاتية القيادة والروبوتات والطائرات بدون طيار. أنظمة الرؤية الحاسوبية لها أيضًا تطبيقات في التصوير الطبي، والمراقبة العسكرية، والتفتيش الصناعي، والمراقبة.

يمكن تقسيم أنظمة الرؤية الحاسوبية إلى فئتين رئيسيتين: التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب النموذج من خلال مجموعة من البيانات المصنفة. بمجرد تدريب النموذج، يتم استخدامه للتنبؤ بنتائج البيانات الواردة. في التعلم غير الخاضع للرقابة، لا يتم استخدام أي بيانات مصنفة، لذا يجب على الخوارزمية اكتشاف الأنماط من تلقاء نفسها.

المكونان الرئيسيان لأنظمة رؤية الكمبيوتر هما أجهزة التقاط الصور الرقمية والأساليب الخوارزمية. تُستخدم أجهزة التقاط الصور للحصول على صور رقمية، مثل كاميرات RGB والكاميرات عالية السرعة والماسحات الضوئية ثلاثية الأبعاد. تُستخدم الأساليب الخوارزمية لمعالجة الصور لاحقًا واستخراج معلومات ذات معنى. تعتمد هذه الخوارزميات عمومًا على أساليب التعلم العميق والتعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs).

بشكل عام، تعد رؤية الكمبيوتر مجالًا مثيرًا وسريع التطور في علوم الكمبيوتر وله آثار بعيدة المدى. يتم استخدامه لتحسين دقة وسرعة أنظمة اتخاذ القرار، وتقليل التكاليف في عمليات التصنيع، وتحسين أداء المركبات ذاتية القيادة. وتَعِد هذه التطبيقات والعديد من التطبيقات الأخرى بأن تكون محركًا للابتكار في العقود المقبلة.