Hvad er en computervisionstest?

En computervisionstest præsenterer en række udfordringer til en visionalgoritme og noterer svar.Udviklingen af computervision understøtter aktiviteter som automatiseret billedbehandling, patientdiagnose og robotbevægelse.Faciliteter med interesse for dette emne bruger testning til at bestemme niveauet for ydeevne, de kan opnå med forskellige algoritmer og programmer.Dette kan hjælpe dem med at bestemme, hvor deres arbejde har brug for forbedringer, og hvilke slags forbedringer for at vedtage for at gøre en algoritme mere funktionel.

Ligesom den menneskelige hjerne kan en computer fungere som en processor til visuel information med brug af kameraer til visuelinput.Computervision kan variere fra relativt enkle processer som at genkende et specifikt emne i det visuelle felt til mere kompleks analyse.Dette gøres gennem programmering såvel som træning, som involverer computervisionstest for at udfordre programmer.Et laboratorium er normalt nødvendigt for en computervisionstest for at kontrollere variabler og få adgang til udstyr med høj hastighed.

I en computervisionstest kan algoritmen præsenteres for en række udfordringsbilleder.Disse kan variere i kompleksitet og kan omfatte reference- og testbilleder såvel som mål for at se, hvordan det reagerer på blandingen som helhed.For et ansigtsgenkendelsesprogram, for eksempel, ønsker programmerere, at computeren skal se menneskelige ansigter og ikke for at blive forvirrede af ting, der kan se ud som ansigter, såsom et fotografi af en underligt formet klippe.Testerne programmerer computeren til at tilbyde et output, som at cirkle et ansigt eller belyse et indikatorlys som svar på det visuelle input.

Stillbilleder er ikke det eneste, der kan bruges i en computervisionstest.Computere kan også arbejde med video og live realtidsbegivenheder i realtid.De skal muligvis være i stand til at spore specifikke mål i bevægelse og udføre en række forskellige operationer.F.eks. Kan observations- og målretningssystemerne i militære fly følge et mål og automatisk opdatere bane og andre parametre til fordel for piloten.Mere fredeligt kan live-billedsporing være nyttige for folk som sportsfotografer, der kan stole på hurtige autofokusfunktioner, når de arbejder med hurtige emner som raceheste.

En række forskellige test kan bruges til at skubbe et program til grænsen.Når testerne identificerer svage punkter, kan de foretage justeringer af programmet og teste det igen.Algoritmer, der er i stand til at lære, kan være kritiske for denne slags aktiviteter, da programmet kan blive mere intelligent med hver computervisionstest.Det lærer af sine fejl og filer disse oplysninger væk til fremtidig reference for at minimere chancen for falske positiver eller negativer.