Hva er en datasynstest?
En datasynstest presenterer en serie utfordringer for en visjonsalgoritme og noterer svar.Utviklingen av datamaskinvisjon støtter aktiviteter som automatisert bildebehandling, pasientdiagnose og robotbevegelse.Fasiliteter med interesse for dette emnet bruker testing for å bestemme ytelsesnivået de kan oppnå med forskjellige algoritmer og programmer.Dette kan hjelpe dem med å bestemme hvor arbeidet deres trenger forbedring, og hva slags forbedringer du kan vedta for å gjøre en algoritme mer funksjonell.
Som den menneskelige hjernen, kan en datamaskin fungere som en prosessor for visuell informasjon, med bruk av kameraer for visuellinngang.Datasyn kan variere fra relativt enkle prosesser som å gjenkjenne et spesifikt element i synsfeltet til mer kompleks analyse.Dette gjøres gjennom programmering og trening, som involverer datasynstesting for å utfordre programmer.Et laboratorium er vanligvis nødvendig for en datasynstest for å kontrollere variabler og få tilgang til høyhastighetsbehandlingsutstyr.
I en datasynstest kan algoritmen presenteres med en serie utfordringsbilder.Disse kan variere i kompleksitet, og kan omfatte referanse- og testbilder så vel som mål, for å se hvordan det reagerer på blandingen som helhet.For et ansiktsgjenkjenningsprogram, for eksempel, vil programmerere ønsker at datamaskinen skal oppdage menneskelige ansikter, og ikke å bli forvirret av ting som kan se ut som ansikter, for eksempel et fotografi av en merkelig formet stein.Testerne programmerer datamaskinen for å tilby en utdata, som å sirkle et ansikt eller belyse et indikatorlys, som svar på den visuelle inngangen.
Stillbilder er ikke det eneste som kan brukes i en datasynstest.Datamaskiner kan også jobbe med video- og live-arrangementer i sanntid.Det kan hende at de må være i stand til å spore spesifikke mål i bevegelse og utføre en rekke operasjoner.For eksempel kan observasjons- og målsystemene i militære fly følge et mål og automatisk oppdatere bane og andre parametere til fordel for piloten.Mer fredelig kan live-bildesporing være nyttig for mennesker som sportsfotografer, som kan stole på raske auto-fokusfunksjoner når du jobber med raske fag som racerhester.
En rekke tester kan brukes til å skyve et program til grensen.Når testerne identifiserer svake punkter, kan de gjøre justeringer av programmet og teste det på nytt.Algoritmer som er i stand til å lære, kan være kritiske for denne typen aktiviteter, ettersom programmet kan bli mer intelligent med hver datasynstest.Den lærer av sine feil og filer denne informasjonen bort for fremtidig referanse, for å minimere sjansen for falske positiver eller negativer.