O que é um teste de visão computacional?
Um teste de visão computacional apresenta uma série de desafios a um algoritmo de visão e observa respostas. O desenvolvimento da visão computacional suporta atividades como processamento de imagens automatizadas, diagnóstico do paciente e movimento de robô. Instalações com interesse neste assunto Teste de uso para determinar o nível de desempenho que eles podem alcançar com vários algoritmos e programas. Isso pode ajudá -los a determinar onde seu trabalho precisa de melhoria e que tipos de melhorias para promulgar para tornar um algoritmo mais funcional.
Como o cérebro humano, um computador pode atuar como 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 através da programação e do treinamento, o que envolve testes de visão computacional para desafiar os programas. Geralmente é necessário um laboratório para um teste de visão computacional para controlar variáveis e acessar o Proce de alta velocidadeEquipamento de Ssing.
Em um teste de visão computacional, o algoritmo pode ser apresentado com uma série de imagens de desafio. Isso pode variar em complexidade e pode incluir imagens de referência e teste, bem como alvos, para ver como ela responde à mistura como um todo. Para um programa de reconhecimento facial, por exemplo, os programadores querem que o computador detecte rostos humanos e não fique confuso com coisas que podem parecer rostos, como uma fotografia de uma rocha estranhamente. Os testadores programam o computador para oferecer uma saída, como circular um rosto ou iluminar uma luz indicadora, em resposta à entrada visual.
As imagens paradas não são a única coisa que pode ser usada em um teste de visão computacional. Os computadores também podem trabalhar com eventos de vídeo e em tempo real ao vivo. Eles podem precisar rastrear alvos específicos em movimento e executar uma variedade de operações. Por exemplo, os sistemas de avistamento e direcionamento em militAeronaves ARY pode seguir um destino 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 confiar em 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. Os algoritmos capazes de aprender podem ser críticos para esses tipos de atividades, pois o programa pode ser mais inteligente com 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.