Co je test počítačového vidění?
Test počítačového vidění představuje řadu výzev pro algoritmus vidění a zaznamenává odpovědi. Vývoj počítačového vidění podporuje činnosti jako automatizované zpracování obrazu, diagnostika pacienta a pohyb robota. Zařízení se zájmem o tento předmět používají testování k určení úrovně výkonu, kterého mohou dosáhnout pomocí různých algoritmů a programů. To jim může pomoci určit, kde je třeba zlepšit jejich práci a jaké druhy vylepšení provést, aby byl algoritmus funkčnější.
Stejně jako lidský mozek může počítač působit jako procesor pro vizuální informace s využitím kamer pro vizuální vstup. Počítačové vidění se může lišit od relativně jednoduchých procesů, jako je rozpoznání konkrétní položky ve zorném poli, až po složitější analýzu. Děje se tak prostřednictvím programování a školení, které zahrnuje testování počítačového vidění pro vyzývání programů. Laboratoř je obvykle potřebná pro test počítačového vidění k řízení proměnných a přístupu k vysokorychlostnímu procesnímu vybavení.
V testu počítačového vidění může být algoritmus předložen s řadou obrazů výzev. Ty se mohou lišit složitostí a mohou zahrnovat referenční a testovací obrázky a cíle, aby bylo vidět, jak reaguje na směs jako celek. Například v případě programu pro rozpoznávání obličeje chtějí programátoři, aby počítač zahlédl lidské tváře, a aby se nezaměnil věcmi, které by mohly vypadat jako tváře, jako je například fotografie podivně tvarované skály. Testery naprogramují počítač tak, aby nabídl výstup, jako je kroužení obličeje nebo rozsvícení kontrolního světla, v reakci na vizuální vstup.
Statické obrázky nejsou jedinou věcí, kterou lze použít při testu počítačového vidění. Počítače mohou také pracovat s videem a živými událostmi v reálném čase. Možná bude muset být schopen sledovat konkrétní cíle v pohybu a provádět různé operace. Například systémy zaměřování a zaměřování ve vojenských letadlech mohou sledovat cíl a automaticky aktualizovat trajektorie a další parametry ve prospěch pilota. Mírumilovně může být sledování živého obrazu užitečné pro lidi jako sportovní fotografy, kteří se při práci s rychlými předměty, jako jsou dostihoví koně, mohou spolehnout na funkce rychlého automatického ostření.
K posunutí programu k limitu lze použít celou řadu testů. Protože testeři identifikují slabá místa, mohou program upravit a znovu jej otestovat. Algoritmy, které se mohou učit, mohou být pro tyto činnosti kritické, protože program může být při každém testu počítačového vidění inteligentnější. Poučí se ze svých chyb a ukládá tyto informace pro budoucí použití, aby minimalizoval riziko falešných pozitiv nebo negativů.