ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີ (Computer Vision)

ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີ (Computer Vision) ຫຼື ວິໄສທັດຂອງຄອມພິວເຕີ (ຫຼືມີຄຳແປອື່ນທີ່ສອດຄ່ອງກວ່ານີ້ ແນະນຳມາໄດ້ເດີ) ແມ່ນສາຂາຍ່ອຍໜຶ່ງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ເນັ້ນໃສ່ການເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດ "ເບິ່ງເຫັນ" ແລະ ເຂົ້າໃຈໂລກທາງກາຍະພາບເໝືອນກັບຄົນ. ລວມເອົາການພັດທະນາວິທີການ ແລະ ອັນກໍລິທຶມເພື່ອໃຫ້ລະບົບຄອມພິວເຕີສາມາດລະບຸ, ຈຳແນກ ແລະ ວິເຄາະວັດຖຸ, ຮູບແບບ ແລະ ສີໃນຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອໄດ້. ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີນຳໃຊ້ເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນ ການປະມວນຜົນຮູບພາບ (Image processing), ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ການຮຽນຮູ້ແບບ Deep Learning ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning) ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກຮູບພາບດິຈິຕອນ.

ຂະບວນການພື້ນຖານຂອງການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີປະກອບດ້ວຍຂັ້ນຕອນຕ່າງໆເຊັ່ນ ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຮູບພາບ, ການຕັດແຍກວັດຖຸ, ການສະກັດຄຸນລັກສະນະ ແລະ ການຈຳແນກວັດຖຸ. ໃນຊ່ວງຫຼາຍປີຜ່ານມາ Deep Learning ໄດ້ປະສົບຜົນສຳເລັດຢ່າງສູງໃນຂອບເຂດການຮຽນຮູ້ແບບນີ້, ໂດຍເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບເບື້ອງເລິກ (Deep Neural Networks) ສາມາດຮຽນຮູ້ຄຸນລັກສະນະຂັ້ນສູງໄດ້ດ້ວຍຕົວເອງຈາກຂໍ້ມູນຮູບພາບຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ. ມັນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນລັກສະນະນີ້ໄດ້ ຫຼື ກາຍເກີນຄວາມສາມາດຂອງຄົນໃນວຽກງານບາງຢ່າງ ເຊັ່ນ ການຈົດຈໍາໃບໜ້າ ແລະ ການຈໍາແນກວັດຖຸ.

ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີມີການນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງລວມໄປເຖິງ:

ການຈົດຈໍາໃບໜ້າ: ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດລະບຸ ແລະ ຢັ້ງຢືນຕົວຕົນຂອງບຸກຄົນຈາກຮູບພາບ ຫຼື ວິດີໂອຂອງໃບໜ້າຂອງຄົນ. ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຮັກສາຄວາມປອດໄພ, ການປົດລ໋ອກໜ້າຈໍໂທລະສັບ ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນກ່ຽວກັບການກວດສອບຢັ້ງຢືນຕົວຕົນ.
ການກວດຫາວັດຖຸ ແລະ ຈໍາແນກ: ອັນກໍລິທຶມການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດລະບຸວັດຖຸຕ່າງໆໃນພາບ ຫລື ວິດີໂອ ແລະ ຈັດປະເພດຕ່າງໆ. ມີປະໂຫຍດໃນຫຼາກຫຼາຍຮູບແບບການນໍາໃຊ້ ເຊັ່ນ ກວດກາການຜະລິດອັດຕະໂນມັດ, ການຄົ້ນຫາຮູບພາບ ແລະ ລົດຂັບເຄື່ອນອັດຕະໂນມັດ.
ການວິເຄາະທ່າທາງ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວ: ລະບົບການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດຕິດຕາມ ແລະ ວິເຄາະການເຄື່ອນໄຫວຂອງມະນຸດ ແລະ ວັດຖຸໃນເວລາຈິງ. ຖືກນຳໃຊ້ໃນແອັບພລິເຄຊັນເກມ, ການຝຶກກິລາ ແລະ ການວິເຄາະຄວາມປອດໄພຂອງການເຄື່ອນໄຫວຕ່າງໆ.
ການວິເຄາະທາງການແພດ: ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີທີ່ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດ ເຊັ່ນ X-rays, CT scans, ແລະ MRI, ເພື່ອຊ່ວຍວິນິດໄສໂລກ, ວາງແຜນການປິ່ນປົວ ແລະ ຕິດຕາມຄວາມຄືບໜ້າຂອງພະຍາດ.

ໃນຊີວິດປະຈຳວັນ, ພວກເຮົາພົບເຫັນການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີໃນຫຼາຍຮູບແບບ. ລະບົບປົດລັອກດ້ວຍໜ້າ (Face Unlock) ໃນສະມາດໂຟນໃຊ້ການຈົດຈຳໃບໜ້າເພື່ອຢັ້ງຢືນຜູ້ໃຊ້ຢ່າງປອດໄພ. ແອັບພລິເຄຊັນກ້ອງຖ່າຍຮູບເຊັ່ນ Google Lens ນຳໃຊ້ການຈຳແນກວັດຖຸເພື່ອລະບຸພືດ, ສັດ ແລະ ສະຖານທີ່ທ່ອງທ່ຽວ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ລົດຂັບເຄື່ອນອັດຕະໂນມັດນຳໃຊ້ການກວດຫາວັດຖຸ ແລະ ການວິເຄາະທ່າທາງເພື່ອນຳທາງໃຫ້ການເດີນທາງເປັນໄປຢ່າງປອດໄພໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການປ່ຽນແປງ.

ລະບົບປັດຈຸບັນຍັງຂາດຄວາມເຂົ້າໃຈໃນບໍລິບົດ ແລະ ມີຄວາມລຳບາກໃນການປະມວນຜົນກັບຮູບພາບທີ່ມີແສງສະຫວ່າງ ຫຼື ມຸມເບິ່ງທີ່ມີການປົກປິດບາງສ່ວນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄວາມລຳອຽງທີ່ມີໃນຂໍ້ມູນອາດນຳໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈ ແລະ ການຈຳແນກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ຄວາມກ້າວໜ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນ AI ແລະ ຄວາມອາດສາມາດຄຳນວນເຮັດໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ມັນມີທ່າແຮງທີ່ຈະປະຕິວັດອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆ, ປັບປຸງຄວາມປອດໄພ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ອຳນວຍຄວາມສະດວກໃນຫຼາຍແງ່ມຸມໃນຊີວິດປະຈໍາວັນ. ສ່ວນໂຕແລ້ວຄິດວ່າ ການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີມີທ່າອ່ຽງທີ່ຈະເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ຂໍ້ມູນທາງຮູບພາບ ແລະ ເຮັດໃຫ້ໂລກກາຍເປັນສະຖານທີ່ສະດວກສະບາຍ ແລະ ປອດໄພຫຼາຍຂຶ້ນ.