O que é um teste de visão computacional?
Um teste de visão computacional apresenta uma série de desafios para um algoritmo de visão e observa respostas. O desenvolvimento da visão por computador suporta atividades como processamento automatizado de imagens, diagnóstico do paciente e movimento do robô. As instalações com interesse nesse assunto usam testes para determinar o nível de desempenho que podem alcançar com vários algoritmos e programas. Isso pode ajudá-los a determinar onde seu trabalho precisa ser aprimorado e que tipos de melhorias serão implementadas para tornar um algoritmo mais funcional.
Como o cérebro humano, um computador pode atuar como um processador de informações visuais, com o uso de câmeras para entrada visual. A visão computacional pode variar de processos relativamente simples, como reconhecer um item específico no campo visual, a análises mais complexas. Isso é feito por meio de programação e treinamento, que envolve testes de visão computacional para desafiar programas. Geralmente, é necessário um laboratório para um teste de visão computacional para controlar variáveis e acessar equipamentos de processamento de alta velocidade.
Em um teste de visão computacional, o algoritmo pode ser apresentado com uma série de imagens de desafio. Eles podem variar em complexidade e podem incluir imagens de referência e teste, além de alvos, para ver como ela responde à mistura como um todo. Para um programa de reconhecimento facial, por exemplo, os programadores desejam que o computador localize rostos humanos e não se confunda com coisas que podem parecer rostos, como a fotografia de uma rocha de formato estranho. Os testadores programam o computador para oferecer uma saída, como circular um rosto ou acender uma luz indicadora, em resposta à entrada visual.
Imagens fixas não são a única coisa que pode ser usada em um teste de visão computacional. Os computadores também podem trabalhar com vídeo e eventos ao vivo em tempo real. Eles podem precisar rastrear alvos específicos em movimento e executar uma variedade de operações. Por exemplo, os sistemas de mira e mira em aeronaves militares podem seguir uma meta e atualizar automaticamente trajetórias e outros parâmetros para o benefício do piloto. Mais pacificamente, o rastreamento de imagens ao vivo pode ser útil para pessoas como fotógrafos esportivos, que podem contar com recursos rápidos de foco automático ao trabalhar com assuntos rápidos, como cavalos de corrida.
Uma variedade de testes pode ser usada para levar um programa ao limite. Como os testadores identificam pontos fracos, eles podem fazer ajustes no programa e testá-lo novamente. Algoritmos capazes de aprender podem ser críticos para esse tipo de atividade, pois o programa pode ficar mais inteligente a cada teste de visão computacional. Ele aprende com seus erros e arquiva essas informações para referência futura, para minimizar a chance de falsos positivos ou negativos.