Vad är ett datorvisionstest?

Ett datorvisionstest presenterar en serie utmaningar för en visionalgoritm och noterar svar.Utvecklingen av datorvision stöder aktiviteter som automatiserad bildbehandling, patientdiagnos och robotrörelse.Faciliteter med intresse för detta ämne använder testning för att bestämma nivån på prestanda de kan uppnå med olika algoritmer och program.Detta kan hjälpa dem att avgöra var deras arbete behöver förbättras, och vilka typer av förbättringar att genomföra för att göra en algoritm mer funktionell.

Liksom den mänskliga hjärnan kan en dator fungera som en processor för visuell information, med användning av kameror för visuellinmatning.Datorvision kan variera från relativt enkla processer som att känna igen ett specifikt objekt i synfältet till mer komplex analys.Detta görs genom programmering såväl som utbildning, som involverar datorsynstest för att utmana program.Ett laboratorium behövs vanligtvis för ett datorsynstest för att styra variabler och få åtkomst till hög hastighet bearbetningsutrustning.

I ett datorvisionstest kan algoritmen presenteras med en serie utmaningsbilder.Dessa kan variera i komplexitet och kan inkludera referens- och testbilder såväl som mål för att se hur den svarar på blandningen som helhet.För ett ansiktsigenkänningsprogram, till exempel, vill programmerare att datorn ska upptäcka mänskliga ansikten och inte bli förvirrade av saker som kan se ut som ansikten, till exempel ett fotografi av en konstigt formad sten.Testarna programmerar datorn för att erbjuda en utgång, som att cirkla ett ansikte eller belysa en indikatorlampa, som svar på den visuella ingången.

Stillbilder är inte det enda som kan användas i ett datorsynstest.Datorer kan också arbeta med video- och live-evenemang i realtid.De kan behöva kunna spåra specifika mål i rörelse och utföra en mängd olika operationer.Till exempel kan syn- och inriktningssystemen i militära flygplan följa ett mål och automatiskt uppdatera banor och andra parametrar till förmån för piloten.Mer lugnt kan live-bildspårning vara användbar för människor som sportfotografer, som kan lita på snabba autofokusfunktioner när de arbetar med snabba ämnen som rashästar.

En mängd olika tester kan användas för att driva ett program till gränsen.När testarna identifierar svaga punkter kan de göra justeringar av programmet och testa det igen.Algoritmer som kan lära sig kan vara avgörande för den här typen av aktiviteter, eftersom programmet kan bli mer intelligent med varje datorvisionstest.Den lär sig av sina misstag och arkiverar denna information för framtida referens, för att minimera risken för falska positiver eller negativa.