Computer Vision didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi. Cabang ilmu ini bersama Intelijensia Semu (Artificial Intelligence) akan mampu menghasilkan sistem intelijen visual (Visual Intelligence System). Perbedaannya adalah
Computer Vision lebih mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi. Namun komputer grafika lebih ke arah pemanipulasian gambar (visual) secara digital. Bentuk sederhana dari grafika komputer adalah grafika komputer 2D yang kemudian berkembang menjadi grafika komputer 3D, pemrosesan citra (image processing), dan pengenalan pola (pattern recognition). Grafika komputer sering dikenal juga dengan istilah visualisasi data.
Proses dalam Computer Vision
1. Imagge Acqusition
Image Acqusition pada manusia dimulai dengan mata, kemudian informasi visual diterjemahkan ke dalam suatu format yang kemudian dapat dimanipulasi oleh otak. computer vision membutuhkan sebuah mata untuk menangkap sebuah sinyal visual, umumnya mata pada compputer vision adalah sebuah kamera video, kemudian sinyal listrik ini diubah menjadi bilangan biner yang akan digunakan oleh komputer untuk pemrosesan.
2. Imagge Processing
Tahapan berikutnya computer vision akan melibatkan sejumlah manipulasi utama (initial manipulation) dari data binary tersebut. Image processing membantu peningkatan dan perbaikankualitas image, sehingga dapat dianalisa dan diolah lebih jauh secara lebih efisien. Imagge p g processing akan meninggkatkan p g perbandingan sinyal terhadap noise (signal‐to‐noise ratio = s/n). Sinyal‐sinyal tersebut adalah informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image. Sedangkan noise adalah segala bentuk interferensi, kekurang pengaburan, yang terjadi pada sebuah objek.
3. Image Image Anlysis
Sebuah tepian (edge) terbentuk antara objek dan latar belakangnya atau antara dua objek yang spesifik. Tepi ini akan terdeteksi sebagai akibat dari perbedaan level brightness pada sisi yang berbeda dengan salah satu batasnya.
4. Imagge Understanding
Ini adalah langkah terakhir dalam proses computer vision, yang mana sprsifik objek dan hubungannya diidentifikasi. Pada bagian ini akan melibatkan kajian tentang teknik - teknik artificial intelligent. Understanding berkaitan dengan template matching yang ada didalam sebuah scene. Metoda ini menggunakan program pencarian (search program)dan teknik penyesuaian pola (pattern matching techniques).
Beberapa aplikasi yang dihasilkan dari Computer Vision antara lain :
1. Psychology, AI – exploring representation and computation in natural vision
2. Optical Character Recognition – text reading
3. Remote Sensing – land use and environmental monitoring
4. Medical Image Analysis – measurement and interpretation of many types of images
5. Industrial Inspection – measurement, fault checking, process control
6. Robotic – navigation and control
Sumber:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar