Объективное видение

Объективное видение
Разработчик(и)	Один. Майкл Бидоллахани
Первоначальный выпуск	2016 АВГУСТ. 15
Стабильная версия	v. 0.9.2017FEB26
Репозиторий	https://github.com/michaelkhany/Objective-Vision
Написано в	Алгоритмы, реализованные с помощью C++ и C#. Консоль и В. Лаб. версии: C# , Delphi
Операционная система	Microsoft Windows XP (и более поздние версии) ; х86-64 , х86 .Net Framework v. 4+
Лицензия	МОЯ лицензия

Objective Vision ( Object Oriented Visionary ) — проект, в основном направленный на компьютерное зрение в реальном времени и симуляционное видение живых существ . он состоит из трех разделов, содержащих с открытым исходным кодом библиотеку программных функций для использования внутри проектов, виртуальную лабораторию, позволяющую ученым проверять применение функций напрямую и с помощью кода командной строки для внешнего и мгновенного доступа, а также раздел исследований, состоящий из документов. и библиотеки для расширения научного обоснования работ.

Фон

Процесс, используемый в библиотеках OVC, аналогичен тому, что происходит при живом просмотре изображения, и он предназначен для того, чтобы дать исследователям возможность испытать наиболее точную симуляцию зрительной коры головного мозга для восприятия изображения. OVC был разработан для работы в качестве моделируемой зрительной коры, которая выполняет важную работу по обработке и классификации объектов, чтобы облегчить работу с изображениями, а также графическое восприятие и обработку. Человеческий мозг гораздо лучше осведомлен о том, как он решает сложные задачи, такие как игра в шахматы или решение алгебраических уравнений, поэтому программисты добились такого большого успеха в создании машин, имитирующих этот тип деятельности. ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]} но когда весь процесс все еще остается загадкой, то, как работает визионерская система сущностей. В проекте была смоделирована система воображения: она начинает преобразовывать сигналы в изображение (на самом деле края и цвета), а затем распознавать формы, чтобы найти связь между информацией мозга и изображением. Система Objective Visionary на самом деле концентрируется на отдельных разделах, это разделение дает прикладной системе Visionary превосходный результат обработки, поскольку с помощью этого метода система не тратит много времени на обработку несущественных разделов и сигналов. эта операция в проекте Objective Vision называется объективной обработкой, и поскольку миссия OV ориентирована на визионерскую симуляцию человека, разработчик обращается к Objective Vision.

История

Objective-Vision — это проект моделирования человека (естественного) визионера, разработанный Майклом Бидоллаххани . Всплеск интереса в 21 веке характеризовался развитием этой области и значительным ростом активных приложений; моделирование дальновидных систем, автономное управление транспортными средствами на основе дальновидности, медицинская визуализация (2D и 3D) и автоматическое наблюдение являются наиболее быстро развивающимися областями. Этот прогресс можно увидеть в растущем количестве программных и аппаратных продуктов на рынке, а также в ряде программного обеспечения и API для цифровой обработки изображений, а также в курсах по машинному зрению, предлагаемых в университетах по всему миру. ^{[ 3 ]} Поэтому проект OVC был выпущен как проект исследовательского программного обеспечения в 2016 году. Одной из важных частей этого проекта была OVC (библиотека классов Objective Vision), которая была разработана для того, чтобы компании и ученые могли использовать наиболее вероятные функции мозга в качестве библиотек провидцев. упростить и ускорить разработку алгоритмов обработки изображений. Проект стартовал под лицензией авторского права MIT, но с 2018 года проект продолжал оставаться засекреченным по мнению спонсоров. ^{[ 4 ]}

Алгоритм

Как заявили разработчики, алгоритм, используемый в библиотеке классов и наборе разработчика проекта, был разработан на основе естественной визионерской системы, а функциональные возможности, включающие обработку изображений, оптимизацию, маркировку и т. д., в основном модернизированы и близки к технологиям. Предположим, что у нас есть изображение джунглей или где-то еще, с помощью этой библиотеки разработчик сможет манипулировать не только пикселями изображений для извлечения данных, но автоматически, в зависимости от того, какой алгоритм используется и качество изображения, он может манипулировать напрямую. список объектов, одинаковых пикселей и данных, которые должен иметь каждый проект, — рассказал разработчик в своей лекции, отвечая, как работает алгоритм. ^{[ 5 ]}

Точка зрения

Долгое время обработка и хранение цифровых изображений фактически осуществлялась путем обработки только пикселей; Этот проект пытается представить новый вид обработки и даже хранения изображений, который называется «объективное видение» или «объектно-ориентированное видение». Этот проект официально запущен в мае 2016 года с целью большей адаптации между компьютерным зрением (включая видение, цифровую обработку изображений, проницательность и даже восприятие) и зрительной системой человека; о развитии проекта: «...поэтому мы решили исследовать систему человеческого зрения, кроме того, мы работали над обработкой изображений искусственной сетчатки и новым блоком визуальной оптимизации (представлено на конференции Стамбульского технического университета (Турция, 2015-2016)) и расширили нашу исследование визионерской коры мозга», — сказал Майкл Бидоллаххани. ^{[ 6 ]}

Приложения

Области применения OVC включают в себя:

Наборы инструментов для 2D и 3D функций
эгомоции Оценка
Взаимодействие человека и компьютера (HCI)
Мобильная робототехника
Понимание движения
Идентификация объекта
Сегментация и признание
Стереозрение стереопсиса: восприятие глубины с двух камер
Структура из движения (SFM)
Отслеживание движения

Язык программирования

В первой версии Objective Visionary Project алгоритм был написан на C++ и C# , а виртуальная лаборатория была разработана на C# и Delphi . На основе последней лекции разработчиков ^{[ 4 ]} начиная со второго выпуска полный алгоритм был переписан на C# на основе .Net Core 1.0, чтобы упростить работу в различных операционных системах.

См. также

Ссылки

^ Гринемайер, Ларри (2008). «Визионерские исследования: научим компьютеры видеть как человек» . Научный американец .
^ Ризенхубер, Максимилиан. «Как зрительная кора распознает» . Poggio Lab., Центр биологического и вычислительного обучения Массачусетского технологического института .
^ Бидоллахани, Майкл. «Оптимизация зрения имплантата искусственной сетчатки» (PDF) .
^ Jump up to: ^а ^б Эшли, С. (29 марта 2019 г.). «Курс машинного зрения C1902A». Факультет электротехники и вычислительной техники, C1902A: Технологический университет К.Н. Тооси. {{cite news}}: CS1 maint: местоположение ( ссылка )
^ «Официальный представитель проекта Objective Vision» . Гитхаб .
^ Бидоллахани, Майкл. Лекция BCI (рассмотренные разделы). Рашт Ахрарский институт технологий и высшего образования, 2016 г.

[1] Гринемайер, Ларри (2008). «Визионерские исследования: научим компьютеры видеть как человек» . Научный американец .

[2] Ризенхубер, Максимилиан. «Как зрительная кора распознает» . Poggio Lab., Центр биологического и вычислительного обучения Массачусетского технологического института .

[3] Бидоллахани, Майкл. «Оптимизация зрения имплантата искусственной сетчатки» (PDF) .

[:0-4] Jump up to: ^а ^б Эшли, С. (29 марта 2019 г.). «Курс машинного зрения C1902A». Факультет электротехники и вычислительной техники, C1902A: Технологический университет К.Н. Тооси. {{cite news}}: CS1 maint: местоположение ( ссылка )

[5] «Официальный представитель проекта Objective Vision» . Гитхаб .

[6] Бидоллахани, Майкл. Лекция BCI (рассмотренные разделы). Рашт Ахрарский институт технологий и высшего образования, 2016 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]