Компьютеры научились видеть и воссоздавать увиденное в виртуальном пространстве — это результат синергии машинного зрения и метавселенной.
Что такое компьютерное зрение
Компьютерное зрение (Computer Vision) представляет собой область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам анализировать и понимать визуальный мир. Эта технология использует цифровые изображения и видео, а также модели глубокого обучения, чтобы распознавать и классифицировать объекты, отслеживать их движение, восстанавливать трехмерную структуру сцены и генерировать новые изображения.
Сферы применения компьютерного зрения включают в себя:
- Безопасность и видеонаблюдение: обнаружение лиц, идентификация людей, распознавание эмоций, жестов и действий, а также анализ аномального поведения.
- Медицина и здравоохранение: диагностика, анализ медицинских изображений, мониторинг состояния пациентов, а также создание виртуальной и дополненной реальности для реабилитации и обучения.
- Промышленность и производство: управление промышленными роботами, контроль качества продукции, оптимизация процессов и обеспечение безопасности работ.
- Транспорт и логистика: автономное вождение, распознавание номерных знаков, дорожных знаков и светофоров, а также улучшение навигации и планирование маршрутов.
- Развлечения и образование: создание реалистичных и креативных изображений, видео и игры, а также обучение и коммуникации с помощью виртуальной и дополненной реальности.
Этапы работы компьютерного зрения
Компьютерное зрение — это сложный и многоступенчатый процесс, который в общем виде включает в себя три основных этапа работы с визуальными данными:
Получение изображений или видео
Это первый этап, в рамках которого компьютер получает входные данные в виде цифровых изображений или видеопотока из различных источников — камер, сканеров, сенсоров, спутников и интернета. На этом этапе может также происходить предварительная обработка изображений, а именно: коррекция, поворот, масштабирование, обрезка и фильтрация с целью улучшения качества и уменьшения объема данных.
Интерпретация изображений или видео
Это второй и основной этап, в процессе которого компьютер анализирует и оценивает визуальную информацию, используя специально разработанные алгоритмы и методы компьютерного зрения. На этом этапе выполняются такие задачи, как сегментация, детекция, распознавание, отслеживание, восстановление и генерация, в зависимости от цели и приложения компьютерного зрения. Этот этап может также включать в себя обучение и оптимизацию моделей и параметров компьютерного зрения с использованием машинного и глубокого обучения с целью повысить точность и эффективность алгоритмов.
Распознавание образов или видео
Это третий и финальный этап, в рамках которого компьютер принимает решения или действует на основе интерпретации визуальной информации. На этом этапе выполняются такие задачи, как классификация, идентификация, локализация, описание, аннотация и синтез. Кроме того, может осуществляться взаимодействие с пользователем и другими системами через текст, графику, звук и речь с целью предоставления результатов или обратной связи.
Алгоритмы компьютерного зрения
Алгоритмы, которые используются в компьютерном зрении, можно разделить на два основных класса: алгоритмы на основе сверточных нейронных сетей (CNN) и алгоритмы на основе классических методов.
Алгоритмы на основе CNN используют глубокое обучение, то есть способность машины самостоятельно извлекать признаки из данных и обучаться на больших объемах информации. CNN состоят из нескольких слоев, которые применяют математические операции к входным изображениям или видео, чтобы получить выходные значения, связанные с задачей компьютерного зрения. Эти алгоритмы могут распознавать объекты, лица, эмоции, жесты, действия и текст. CNN также способны генерировать новые изображения или видео на основе изученных, в частности, создавать портреты, стилизовать фотографии и синтезировать речь. CNN являются одними из самых мощных и популярных алгоритмов в компьютерном зрении, поскольку демонстрируют высокую точность и эффективность в решении разнообразных задач.
Алгоритмы на основе классических методов используют традиционные подходы и техники, которые не требуют глубокого обучения, но основываются на заранее заданных правилах, формулах, моделях и алгоритмах. Классические методы включают в себя арифметические операции, эквилизацию гистограммы, блендинг, цветовые пространства, каскады Хаара, сегментацию, линейную фильтрацию, скользящую среднюю, детекцию границ и корреляцию. Классические методы могут быть полезны для решения простых и частных задач компьютерного зрения, таких как улучшение качества изображений, обнаружение и отслеживание объектов, восстановление сцены и регенерация изображений. Классические методы могут комбинироваться с CNN для достижения лучших результатов.
Компьютерное зрение и метавселенная
Компьютерное зрение играет важную роль в метавселенной, поскольку позволяет создавать реалистичные и динамичные виртуальные миры и взаимодействовать с ними. Компьютерное зрение применяется в метавселенной для следующих целей:
Создание аватаров и цифровых людей
Компьютерное зрение предоставляет возможность анализировать изображения и видео реальных людей и генерировать их точные и выразительные 3D-модели, которые могут использоваться в качестве аватаров в метавселенной. Кроме того, компьютерное зрение может создавать цифровых людей, которые являются искусственными персонажами, способными общаться и реагировать на пользователей в виртуальном пространстве.
Распознавание и отслеживание объектов и событий
Компьютерное зрение может определять и классифицировать различные объекты и события в метавселенной, а именно лица, эмоции, жесты, действия, текст и звук. Это помогает улучшить интерактивность, навигацию, безопасность и анализ виртуального мира.
Генерация и синтез изображений и видео
Компьютерное зрение способно создавать новые изображения и видео на основе существующих и изученных данных с помощью таких методов, как стилизация, анимация, реконструкция, восстановление и суперразрешение. Это способствует обогащению и расширению контента и опыта пользователей в метавселенной.
Воссоздание и моделирование реального мира
Компьютерное зрение может воссоздавать и моделировать реальный мир в метавселенной, используя 3D-сканирование, фотограмметрию и технологию синхронной локализации и построения карты (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM). Это обеспечивает создание гибридных миров, которые сочетают в себе элементы реальности и виртуальности, а также интеграцию метавселенной с физическим миром.
Создание изображений и видео в метавселенной
Компьютерное зрение осуществляет генерацию и синтез визуальных медиа в метавселенной с помощью специальных алгоритмов и методов, которые используют искусственный интеллект и глубокое обучение. Эти алгоритмы и методы позволяют компьютеру извлекать признаки из входных изображений или видео, анализировать их, а затем создавать новые изображения или видео на основе изученных данных, стилей, правил и желаний пользователя. Например, компьютерное зрение может:
- Стилизовать изображения или видео в соответствии с выбранным художественным направлением, таким как импрессионизм, кубизм и аниме. Это позволяет создавать уникальные и красивые виртуальные миры, которые отражают личность и вкус пользователя.
- Анимировать изображения или видео, добавляя движение, глубину, звук и визуальные эффекты. Это помогает создавать динамичные и интерактивные виртуальные миры, которые поддерживают реалистичность и иммерсивный опыт пользователя.
- Реконструировать изображения или видео, восстанавливая поврежденные, размытые, неполные или низкокачественные данные. Это дает возможность генерировать четкие и полноценные виртуальные миры, обладающие высоким качеством и детализацией визуальной информации.
- Воссоздавать изображения или видео, используя фотографии, сканы, сенсоры и другие источники данных, чтобы моделировать реальный мир в метавселенной. Это позволяет разрабатывать гибридные миры, которые сочетают в себе элементы реальности и виртуальности.
- Синтезировать изображения или видео, используя текст, речь, мысли и другие формы ввода, чтобы генерировать виртуальный мир на основе описания, истории, сценария и желания пользователя. Это может помочь в построении креативных и инновационных виртуальных миров, которые отражают фантазию и мечты пользователя.
Два примера использования компьютерного зрения в метавселенной
Roblox
Roblox — это популярная платформа метавселенной, в которой пользователи могут создавать игры и играть в них, а также общаться и сотрудничать с другими игроками. Компьютерное зрение используется в Roblox для реализации таких функций, как распознавание лиц, эмоций, жестов и действий игроков, а также для генерации и анимации аватаров, объектов и сцен. Например, компьютерное зрение позволяет игрокам создавать свои собственные лица, прически, одежду и аксессуары для своих аватаров, а также изменять их мимику и движения в зависимости от ситуации и настроения.
Decentraland
Decentraland — это платформа метавселенной, в рамках которой пользователи могут покупать и продавать виртуальные земли, строить на них здания, а также участвовать в различных мероприятиях. Компьютерное зрение используется в Decentraland для воссоздания и моделирования реального мира, а также для генерации и синтеза изображений и видео. Например, компьютерное зрение позволяет пользователям сканировать и загружать свои фотографии, чтобы генерировать реалистичные 3D-модели своих лиц, которые используются в качестве масок для аватаров. Также компьютерное зрение позволяет пользователям стилизовать свои изображения и видео в соответствии с выбранным художественным направлением, например, импрессионизмом, кубизмом или аниме, чтобы создавать уникальные виртуальные миры.
Синергия компьютерного зрения и метавселенной
Между компьютерным зрением и метавселенной имеется синергия, то есть взаимодействие и взаимозависимость, которые приводят к их взаимному усилению и улучшению. Компьютерное зрение помогает создавать и поддерживать метавселенную, предоставляя технологии и решения для визуализации, анализа и генерации виртуальных миров. Метавселенная, в свою очередь, стимулирует развитие и прогресс компьютерного зрения, обеспечивая доступ к данным, задачам и приложениям для обучения, исследования и инновации в области визуального восприятия. Таким образом, компьютерное зрение и метавселенная взаимно обогащают и усиливают друг друга, создавая новые возможности и перспективы для науки, технологии и общества.
▼
Канал Anton Elston — это актуальная информация об IT, блокчейне, NFT и онлайн-образовании. Здесь рождается метавселенная DEXART
