Visão computacional

A visão computacional é um campo da ciência da computação que desenvolve técnicas para que os computadores interpretem dados visuais do mundo real. Especificamente, envolve a capacidade de um computador de identificar objetos e pessoas em imagens e vídeos digitais e interpretar suas informações visuais para criar um modelo do ambiente físico. Ela está intimamente relacionada à robótica e ao aprendizado de máquina, que são ramos da inteligência artificial.

A visão computacional é usada em aplicações como reconhecimento de imagem, detecção de movimento, reconhecimento facial e classificação de objetos. Ela também é usada para navegação, orientação e vigilância em carros autônomos, robôs e drones. Os sistemas de visão computacional também têm aplicações em imagens médicas, vigilância militar, inspeção industrial e vigilância.

Os sistemas de visão computacional podem ser divididos em duas categorias principais: aprendizado supervisionado e não supervisionado. No aprendizado supervisionado, um modelo é treinado por um conjunto de dados rotulados. Depois que um modelo é treinado, ele é usado para prever os resultados dos dados recebidos. No aprendizado não supervisionado, nenhum dado rotulado é usado, de modo que o algoritmo deve descobrir padrões por conta própria.

Os dois principais componentes dos sistemas de visão computacional são os dispositivos de captura de imagens digitais e as abordagens algorítmicas. Os dispositivos de captura de imagem são usados para adquirir imagens digitais, como câmeras RGB, câmeras de alta velocidade e scanners 3D. As abordagens algorítmicas são usadas para pós-processar as imagens e extrair informações significativas. Esses algoritmos geralmente se baseiam em métodos de aprendizagem profunda e de aprendizado de máquina, como as redes neurais convolucionais (CNNs).

Em geral, a visão computacional é um campo da ciência da computação empolgante e em rápida evolução, com implicações de longo alcance. Ela é usada para melhorar a precisão e a velocidade dos sistemas de tomada de decisão, reduzir custos em processos de fabricação e melhorar o desempenho de veículos autônomos. Essas e muitas outras aplicações prometem ser um motor de inovação nas próximas décadas.