Che cos'è un test di visione artificiale?
Un test di visione artificiale presenta una serie di sfide a un algoritmo di visione e osserva le risposte. Lo sviluppo della visione artificiale supporta attività come l'elaborazione automatica delle immagini, la diagnosi del paziente e il movimento dei robot. Le strutture interessate a questo argomento utilizzano i test per determinare il livello di prestazioni che possono ottenere con vari algoritmi e programmi. Questo può aiutarli a determinare dove il loro lavoro necessita di miglioramenti e quali tipi di miglioramenti attuare per rendere più funzionale un algoritmo.
Come il cervello umano, un computer può fungere da processore per informazioni visive, con l'uso di telecamere per l'input visivo. La visione artificiale può variare da processi relativamente semplici come il riconoscimento di un elemento specifico nel campo visivo ad analisi più complesse. Questo viene fatto attraverso la programmazione e la formazione, che prevede test di visione artificiale per sfidare i programmi. Di solito è necessario un laboratorio per un test di visione artificiale per controllare le variabili e accedere alle apparecchiature di elaborazione ad alta velocità.
In un test di visione artificiale, l'algoritmo può essere presentato con una serie di immagini di sfida. Questi possono variare in complessità e possono includere immagini di riferimento e di prova, nonché obiettivi, per vedere come risponde alla miscela nel suo insieme. Per un programma di riconoscimento facciale, ad esempio, i programmatori vogliono che il computer rilevi i volti umani e non si confonda con cose che potrebbero sembrare volti, come una fotografia di una roccia dalla forma strana. I tester programmano il computer per offrire un output, come cerchiare una faccia o illuminare una spia, in risposta all'input visivo.
Le immagini fisse non sono l'unica cosa che può essere utilizzata in un test di visione artificiale. I computer possono anche lavorare con video e vivere eventi in tempo reale. Potrebbe essere necessario essere in grado di tracciare obiettivi specifici in movimento ed eseguire una varietà di operazioni. Ad esempio, i sistemi di avvistamento e di mira degli aerei militari possono seguire un obiettivo e aggiornare automaticamente traiettorie e altri parametri a beneficio del pilota. Più pacificamente, il monitoraggio delle immagini in diretta può essere utile per persone come i fotografi sportivi, che possono fare affidamento su funzioni di messa a fuoco automatica rapida quando si lavora con soggetti veloci come i cavalli da corsa.
È possibile utilizzare una varietà di test per spingere un programma al limite. Quando i tester identificano i punti deboli, possono apportare modifiche al programma e testarlo nuovamente. Gli algoritmi in grado di apprendere possono essere fondamentali per questo tipo di attività, poiché il programma può diventare più intelligente con ogni test di visione artificiale. Impara dai suoi errori e archivia queste informazioni per riferimento futuro, per ridurre al minimo la possibilità di falsi positivi o negativi.