TREND TEKNOLOGI – Penglihatan manusia lebih dari sekedar fungsi mata kita; itu mencakup pemahaman abstrak kita tentang konsep dan pengalaman pribadi yang diperoleh melalui interaksi yang tak terhitung jumlahnya dengan dunia. Secara historis, komputer tidak dapat berpikir secara mandiri. Namun, kemajuan terkini telah memunculkan visi komputer, sebuah teknologi yang meniru penglihatan manusia untuk memungkinkan komputer memahami dan memproses informasi serupa dengan manusia.
Visi komputer telah menyaksikan kemajuan luar biasa yang didorong oleh kecerdasan buatan dan terobosan kemampuan komputasi. Integrasinya ke dalam kehidupan sehari-hari terus meningkat, dengan proyeksi menunjukkan ukuran pasar mendekati $41,11 miliar pada tahun 2030 dan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 16,0% dari tahun 2020 hingga 2030.
Apa itu Visi Komputer?
Visi komputer adalah domain kecerdasan buatan yang menginstruksikan komputer untuk memahami dan menafsirkan data visual. Memanfaatkan gambar digital yang bersumber dari kamera dan video, ditambah dengan algoritme pembelajaran mendalam yang canggih , komputer dengan mahir membedakan dan mengkategorikan objek, kemudian merespons lingkungan visualnya dengan tepat.
Aspek Kunci Visi Komputer
- Pengenalan Gambar: Ini adalah aplikasi paling umum, di mana sistem mengidentifikasi objek, orang, atau tindakan tertentu dalam sebuah gambar.
- Deteksi Objek: Ini melibatkan pengenalan beberapa objek dalam gambar dan mengidentifikasi lokasinya dengan kotak pembatas. Ini banyak digunakan dalam aplikasi seperti mobil self-driving, yang mengharuskan pengenalan semua objek relevan di sekitar kendaraan.
- Segmentasi Gambar: Proses ini mempartisi gambar menjadi beberapa segmen untuk menyederhanakan atau mengubah representasi gambar menjadi sesuatu yang lebih bermakna dan lebih mudah dianalisis. Ini biasanya digunakan dalam pencitraan medis.
- Pengenalan Wajah: Ini adalah aplikasi khusus pemrosesan gambar di mana sistem mengidentifikasi atau memverifikasi seseorang dari gambar digital atau bingkai video.
- Analisis Gerakan: Ini melibatkan pemahaman lintasan objek bergerak dalam video, yang biasa digunakan dalam analisis keamanan, pengawasan, dan olahraga.
- Visi Mesin: Ini menggabungkan visi komputer dengan robotika untuk memproses data visual dan mengontrol pergerakan perangkat keras dalam aplikasi seperti jalur perakitan pabrik otomatis.
Bagaimana Cara Kerja Visi Komputer?
Visi komputer memungkinkan komputer untuk menafsirkan dan memahami gambar dan video digital untuk membuat keputusan atau melakukan tugas tertentu. Prosesnya biasanya dimulai dengan akuisisi gambar, pengambilan data visual melalui kamera dan video. Data ini kemudian mengalami prapemrosesan , termasuk normalisasi, pengurangan noise, dan konversi ke skala abu-abu untuk meningkatkan kualitas gambar. Ekstraksi fitur selanjutnya dilakukan, dengan mengisolasi karakteristik penting seperti tepi, tekstur, atau bentuk tertentu dari gambar. Dengan menggunakan fitur-fitur ini, sistem melakukan tugas-tugas seperti deteksi objek (mengidentifikasi dan menemukan lokasi objek dalam gambar) atau segmentasi gambar (membagi gambar menjadi bagian-bagian yang bermakna).
Algoritma tingkat lanjut, khususnya Convolutional Neural Networks (CNN), sering digunakan untuk mengklasifikasikan dan mengenali objek secara akurat. Terakhir, data yang dianalisis dapat digunakan untuk membuat keputusan atau melakukan tindakan, menyelesaikan proses computer vision. Hal ini memungkinkan penerapan di berbagai bidang, mulai dari pengemudian otonom dan pengawasan keamanan hingga otomasi industri dan pencitraan medis.
Analisis Gambar Menggunakan Computer Vision
Analisis gambar menggunakan visi komputer melibatkan penggalian informasi bermakna dari gambar melalui berbagai teknik komputasi. Proses ini sangat penting dalam berbagai aplikasi di berbagai industri, termasuk perawatan kesehatan, otomotif, keamanan, dan hiburan. Berikut rincian cara analisis gambar biasanya dilakukan menggunakan teknologi visi komputer:
1. Pemrosesan Awal Gambar
Sebelum dianalisis, gambar sering kali menjalani pra-pemrosesan untuk meningkatkan kualitasnya dan menyempurnakan fitur-fitur penting untuk diproses lebih lanjut. Langkah-langkah pra-pemrosesan yang umum meliputi:
- Konversi Skala Abu-abu: Mengurangi gambar menjadi skala abu-abu untuk menyederhanakan analisis dengan menghilangkan kebutuhan untuk memproses warna.
- Pengurangan Noise: Menerapkan filter untuk memperhalus gambar dan mengurangi noise yang dapat mengganggu analisis.
- Normalisasi: Menyesuaikan intensitas piksel untuk keseragaman.
- Deteksi Tepi: Menyorot tepi gambar untuk menentukan batas dan bentuk dengan lebih baik.
2. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur melibatkan identifikasi dan isolasi berbagai karakteristik atau atribut suatu gambar. Fitur mungkin mencakup bentuk, tekstur, warna, atau pola tertentu. Ekstraksi fitur yang efektif sangat penting karena secara langsung mempengaruhi keakuratan dan efisiensi tahap analisis selanjutnya.
3. Segmentasi
Segmentasi membagi gambar menjadi beberapa segmen (kumpulan piksel, juga dikenal sebagai superpiksel) untuk menyederhanakan dan mengubah representasi gambar menjadi sesuatu yang lebih bermakna. Ada berbagai metode segmentasi:
- Thresholding: Memisahkan piksel berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
- Segmentasi Berbasis Wilayah: Membagi gambar menjadi beberapa wilayah sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
- Segmentasi Berbasis Tepi: Mendeteksi tepi untuk menemukan batas.
- Clustering: Mengelompokkan piksel ke dalam cluster berdasarkan kesamaan.
4. Deteksi dan Pengenalan Objek
Langkah ini melibatkan identifikasi objek dalam gambar dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang diketahui. Hal ini dapat dicapai melalui berbagai metode:
- Pencocokan Templat: Membandingkan bagian-bagian berbeda dari suatu gambar dengan templat untuk mendeteksi keberadaan objek tertentu.
- Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma terlatih untuk mengenali objek. Hal ini biasanya melibatkan pelatihan model pada kumpulan data besar dengan gambar berlabel.
- Pembelajaran Mendalam: Penerapan Convolutional Neural Networks (CNN) yang secara otomatis dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai objek dalam suatu gambar dengan akurasi tinggi.
5. Analisis dan Interpretasi
Setelah mendeteksi dan mengklasifikasikan objek, sistem menganalisis konteks atau perubahan seiring waktu (dalam kasus video) untuk memperoleh wawasan. Langkah ini mungkin melibatkan:
- Pengenalan Pola: Mengidentifikasi pola atau anomali dalam suatu gambar.
- Analisis Statistik: Menghitung berbagai statistik, seperti jumlah objek atau distribusi ukuran.
- Visi Mesin: Menafsirkan gambar untuk memandu tindakan (misalnya, dalam otomatisasi proses robotik).
6. Pengambilan Keputusan
Langkah terakhir melibatkan pengambilan keputusan berdasarkan data yang dianalisis. Hal ini dapat berkisar dari memicu peringatan ketika objek tertentu terdeteksi hingga memberikan wawasan diagnostik dalam pencitraan medis.