Процесс получения цифровых фотографий реферат 8 класс: Реферат на тему: Процесс получения цифровых фотографий

Вам нужно написать сообщение в Telegram . После этого я оценю Ваш заказ и укажу срок выполнения. Если условия Вас устроят, Вы оплатите, и преподаватель, который ответственен за заказ, начнёт выполнение и в согласованный срок или, возможно, раньше срока Вы получите файл заказа в личные сообщения.

Стоимость заказа зависит от задания и требований Вашего учебного заведения. На цену влияют: сложность, количество заданий и срок выполнения. Поэтому для оценки стоимости заказа максимально качественно сфотографируйте или пришлите файл задания, при необходимости загружайте поясняющие фотографии лекций, файлы методичек, указывайте свой вариант.

Минимальный срок выполнения заказа составляет 2-4 дня, но помните, срочные задания оцениваются дороже.

Сначала пришлите задание, я оценю, после вышлю Вам форму оплаты, в которой можно оплатить с баланса мобильного телефона, картой Visa и MasterCard, apple pay, google pay.

В течение 1 года с момента получения Вами заказа действует гарантия. В течении 1 года я и моя команда исправим любые ошибки в заказе.

Качественно сфотографируйте задание, или если у вас файлы, то прикрепите методички, лекции, примеры решения, и в сообщении напишите дополнительные пояснения, для того, чтобы я сразу поняла, что требуется и не уточняла у вас. Присланное качественное задание моментально изучается и оценивается.

Теперь напишите мне в Telegram или почту и прикрепите задания, методички и лекции с примерами решения, и укажите сроки выполнения. Я и моя команда изучим внимательно задание и сообщим цену.

Если цена Вас устроит, то я вышлю Вам форму оплаты, в которой можно оплатить с баланса мобильного телефона, картой Visa и MasterCard, apple pay, google pay.

Мы приступим к выполнению, соблюдая указанные сроки и требования. 80% заказов сдаются раньше срока.

После выполнения отправлю Вам заказ в чат, если у Вас будут вопросы по заказу – подробно объясню. Гарантия 1 год. В течении 1 года я и моя команда исправим любые ошибки в заказе.

Можете смело обращаться к нам, мы вас не подведем. Ошибки бывают у всех, мы готовы дорабатывать бесплатно и в сжатые сроки, а если у вас появятся вопросы, готовы на них ответить.

В заключение хочу сказать: если Вы выберете меня для помощи на учебно-образовательном пути, у вас останутся только приятные впечатления от работы и от полученного результата!

Жду ваших заказов!

С уважением

Пользовательское соглашение

Политика конфиденциальности

элементов и принципов фотографии • FMoPA | Музей фотоискусства Флориды

Загрузка просмотра.

0 событий,

0 событий,

0 событий,

1 событие,

Избранное 17:00 — 19:00

Trans Joy: исследование духа сообщества

Избранное 2 ноября с 17:00 до 19:00

Trans Joy: исследование духа сообщества

Присоединяйтесь к нам 2 ноября с 17:00 до 19:00 на Trans Joy: исследование духа сообщества. Это мероприятие, организованное в сотрудничестве с WUSF, представляет собой панельную дискуссию, посвященную позитивному и вдохновляющему опыту нашего местного трансгендерного сообщества

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

1 событие,

Избранное 19:00 — 22:00

Лица благотворительности

Избранное 10 ноября с 19:00 до 22:00

Лица благотворительности

Спасибо за еще один год поддержки миссии музея по предоставлению ценных выставок и программ сообществу Тампа-Бэй. Чтобы отметить и отметить выдающихся членов и доноров […]

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

1 событие,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

1 событие,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

0 событий,

2 ноября

10 ноября

18 ноября

25 ноября

10 ноября

18 ноября

25 ноября

Просмотр календаря

Что такое компьютерное зрение? | ИБМ

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных, а также предпринимать действия или давать рекомендации на основе этой информации. Если ИИ позволяет компьютерам думать, то компьютерное зрение позволяет им видеть, наблюдать и понимать.

Компьютерное зрение работает почти так же, как и человеческое, за исключением того, что у людей есть фора. Преимущество человеческого зрения заключается в продолжительности жизни контекста, чтобы научиться различать объекты, как далеко они находятся, движутся ли они и есть ли что-то неправильное в изображении.

Компьютерное зрение обучает машины выполнять эти функции, но для этого требуется гораздо меньше времени с помощью камер, данных и алгоритмов, а не сетчатки, зрительных нервов и зрительной коры. Поскольку система, обученная проверять продукты или наблюдать за производственным активом, может анализировать тысячи продуктов или процессов в минуту, замечая незаметные дефекты или проблемы, она может быстро превзойти человеческие возможности.

Компьютерное зрение используется в самых разных отраслях, от энергетики и коммунальных услуг до производства и автомобилестроения, и рынок продолжает расти. Ожидается, что к 2022 году он достигнет 48,6 млрд долларов США. ¹

Как работает компьютерное зрение?

Компьютерному зрению требуется много данных. Он выполняет анализ данных снова и снова, пока не распознает различия и, в конечном счете, не распознает изображения. Например, чтобы научить компьютер распознавать автомобильные шины, ему нужно передать огромное количество изображений шин и элементов, связанных с шинами, чтобы изучить различия и распознать шину, особенно без дефектов.

Для этого используются две основные технологии: тип машинного обучения, называемый глубоким обучением, и сверточная нейронная сеть (CNN).

Машинное обучение использует алгоритмические модели, которые позволяют компьютеру самостоятельно изучать контекст визуальных данных. Если через модель передается достаточно данных, компьютер «посмотрит» на данные и научится отличать одно изображение от другого. Алгоритмы позволяют машине учиться самой, а не тому, кто программирует ее для распознавания изображения.

CNN помогает модели машинного обучения или глубокого обучения «смотреть», разбивая изображения на пиксели, которым присваиваются теги или метки. Он использует метки для выполнения сверток (математическая операция над двумя функциями для получения третьей функции) и делает прогнозы относительно того, что он «видит». Нейронная сеть выполняет свертки и проверяет точность своих прогнозов в серии итераций, пока прогнозы не начнут сбываться. Затем он распознает или видит изображения так же, как люди.

Подобно тому, как человек разбирает изображение на расстоянии, CNN сначала различает резкие края и простые формы, а затем заполняет информацию по мере выполнения итераций своих прогнозов. CNN используется для понимания отдельных изображений. Рекуррентная нейронная сеть (RNN) используется аналогичным образом для видеоприложений, чтобы помочь компьютерам понять, как изображения в серии кадров связаны друг с другом.

История компьютерного зрения

Ученые и инженеры уже около 60 лет пытаются разработать способы, с помощью которых машины смогут видеть и понимать визуальные данные. Эксперименты начались в 1959 году, когда нейрофизиологи показали кошке набор изображений, пытаясь сопоставить реакцию ее мозга. Они обнаружили, что он сначала реагирует на резкие края или линии, и с научной точки зрения это означает, что обработка изображений начинается с простых форм, таких как прямые края. ⁽²⁾

Примерно в то же время была разработана первая компьютерная технология сканирования изображений, позволяющая компьютерам оцифровывать и получать изображения. Еще одна веха была достигнута в 1963 году, когда компьютеры смогли преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные формы. В 1960-х годах ИИ стал академической областью исследования, и это также положило начало поиску ИИ для решения проблемы человеческого зрения.

В 1974 году была представлена ​​технология оптического распознавания символов (OCR), которая могла распознавать текст, напечатанный любым шрифтом или гарнитурой. ⁽³⁾ Точно так же интеллектуальное распознавание символов (ICR) может расшифровывать рукописный текст с помощью нейронных сетей. ⁽⁴⁾ С тех пор OCR и ICR нашли свое применение в обработке документов и счетов, распознавании автомобильных номеров, мобильных платежах, машинном переводе и других распространенных приложениях.

В 1982 году нейробиолог Дэвид Марр установил, что зрение работает иерархически, и ввел для машин алгоритмы обнаружения краев, углов, кривых и подобных основных форм. Одновременно ученый-компьютерщик Кунихико Фукусима разработал сеть клеток, способных распознавать закономерности. Сеть, получившая название Неокогнитрон, включала в себя сверточные слои нейронной сети.

К 2000 году основное внимание в исследованиях было уделено распознаванию объектов, а к 2001 году появились первые приложения для распознавания лиц в реальном времени. Стандартизация того, как наборы визуальных данных помечаются и аннотируются, появилась в 2000-х годах. В 2010 году стал доступен набор данных ImageNet. Он содержал миллионы помеченных изображений в тысячах классов объектов и обеспечивает основу для CNN и моделей глубокого обучения, используемых сегодня. В 2012 году команда из Университета Торонто представила CNN для участия в конкурсе по распознаванию изображений. Модель под названием AlexNet значительно снизила количество ошибок при распознавании изображений. После этого прорыва количество ошибок снизилось до нескольких процентов. ⁽⁵⁾

Исследования компьютерного зрения

Приложения компьютерного зрения

В области компьютерного зрения проводится много исследований, но это не просто исследования. Реальные приложения демонстрируют, насколько важно компьютерное зрение для бизнеса, развлечений, транспорта, здравоохранения и повседневной жизни. Ключевым фактором роста этих приложений является поток визуальной информации, поступающей со смартфонов, систем безопасности, дорожных камер и других устройств с визуальными инструментами. Эти данные могли бы сыграть важную роль в операциях в разных отраслях, но сегодня они не используются. Эта информация создает испытательный стенд для обучения приложений компьютерного зрения и стартовую площадку для того, чтобы они стали частью ряда видов человеческой деятельности:

• IBM использовала компьютерное зрение для создания My Moments для турнира по гольфу Masters 2018. IBM Watson просмотрел сотни часов видеозаписей Masters и смог определить образы (и звуки) важных кадров. Он курировал эти ключевые моменты и доставлял их фанатам в виде персонализированных роликов с яркими моментами.
• Google Translate позволяет пользователям наводить камеру смартфона на знак на другом языке и почти сразу же получать перевод знака на предпочитаемый язык. ⁽⁶⁾
• Разработка беспилотных транспортных средств зависит от компьютерного зрения, чтобы понять визуальный ввод с автомобильных камер и других датчиков. Очень важно идентифицировать другие автомобили, дорожные знаки, разметку полосы движения, пешеходов, велосипедистов и всю другую визуальную информацию, встречающуюся на дороге.
• IBM применяет технологию компьютерного зрения вместе с такими партнерами, как Verizon, чтобы внедрить интеллектуальный ИИ на периферию и помочь производителям автомобилей выявлять дефекты качества до того, как автомобиль покинет завод.

Примеры компьютерного зрения

Многие организации не имеют ресурсов для финансирования лабораторий компьютерного зрения и создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. Им также может не хватать вычислительной мощности, необходимой для обработки огромных наборов визуальных данных. Такие компании, как IBM, помогают, предлагая услуги по разработке программного обеспечения для компьютерного зрения. Эти сервисы предоставляют готовые модели обучения, доступные в облаке, а также снижают потребность в вычислительных ресурсах. Пользователи подключаются к службам через интерфейс прикладного программирования (API) и используют их для разработки приложений компьютерного зрения.

IBM также представила платформу компьютерного зрения, которая решает проблемы как разработки, так и вычислительных ресурсов. IBM Maximo Visual Inspection включает в себя инструменты, которые позволяют профильным специалистам маркировать, обучать и развертывать модели машинного зрения для глубокого обучения — без программирования или знаний в области глубокого обучения. Модели технического зрения могут быть развернуты в локальных центрах обработки данных, в облаке и на периферийных устройствах.

Хотя получать ресурсы для разработки приложений компьютерного зрения становится все проще, на раннем этапе необходимо ответить на важный вопрос: что именно будут делать эти приложения? Понимание и определение конкретных задач компьютерного зрения может помочь сфокусировать и проверить проекты и приложения и упростить начало работы.

Вот несколько примеров установленных задач компьютерного зрения:

• Классификация изображений видит изображение и может его классифицировать (собака, яблоко, лицо человека). Точнее, он способен точно предсказать принадлежность данного изображения к определенному классу. Например, компания, работающая в социальной сети, может захотеть использовать его для автоматической идентификации и разделения нежелательных изображений, загружаемых пользователями.
• Обнаружение объектов может использовать классификацию изображений для идентификации определенного класса изображений, а затем обнаруживать и табулировать их появление на изображении или видео. Примеры включают обнаружение повреждений на сборочной линии или выявление оборудования, требующего обслуживания.
• Отслеживание объекта следует или отслеживает объект после его обнаружения. Эта задача часто выполняется с изображениями, снятыми последовательно, или с видеопотоками в реальном времени. Автономные транспортные средства, например, должны не только классифицировать и обнаруживать такие объекты, как пешеходы, другие автомобили и дорожная инфраструктура, но и отслеживать их в движении, чтобы избежать столкновений и соблюдать правила дорожного движения.
  Процесс получения цифровых фотографий реферат 8 класс: Реферат на тему: Процесс получения цифровых фотографий