Duas tecnologias chave impulsionam a visão computacional: uma rede neural convolucional e um aprendizado profundo, um tipo de aprendizado de máquina.
A aprendizagem de máquinas (Machine Learning) aproveita modelos baseados em algoritmos para permitir que computadores aprendam o contexto através da análise de dados visuais.
Assim que dados suficientes forem fornecidos ao modelo, ele será capaz de "ver o panorama geral" e diferenciar entre as entradas visuais. Em vez de ser programada para reconhecer e diferenciar entre imagens, a máquina usa algoritmos de Inteligência Artificial para aprender de forma autônoma.
Enquanto uma rede neural convolucional compreende imagens únicas, uma rede neural recorrente processa entradas de vídeo para permitir que os computadores 'aprendam' como uma série de imagens se relacionam umas com as outras.
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Fonte:
https://www.spiceworks.com/
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