Visão computacional: conheça este modelo de IA

A visão computacional é a capacidade de uma máquina de “ver” e “entender” o que está sendo mostrado em uma imagem ou vídeo, assim como os humanos fazem. Para isso, ela utiliza algoritmos de processamento de imagem, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Essas técnicas permitem a detecção, a localização, a classificação, a segmentação, a reconstrução, a descrição e a geração de objetos, cenas, atividades e eventos visuais.

A visão computacional tem como objetivo emular a visão humana e utilizar as informações obtidas para a tomada de decisões, ou para gerar dados relevantes para uma aplicação futura. Por exemplo, a visão computacional pode ser usada para identificar e verificar pessoas a partir de suas características faciais, para localizar e classificar objetos em uma cena, para auxiliar na detecção e classificação de doenças a partir de imagens médicas, para criar ambientes de aprendizagem interativos usando realidade aumentada, entre muitas outras possibilidades.

Neste artigo iremos mergulhar nesse universo e entender mais sobre a visão computacional e suas aplicações. Portanto, vamos seguir.

Como surgiu a visão computacional?

A visão computacional surgiu nas décadas de 1950 e 1960, com as primeiras experiências em usar redes neurais para detectar e classificar objetos simples em imagens. Nos anos 1970, o primeiro uso comercial de visão computacional foi o reconhecimento ótico de caracteres. O objetivo era interpretar textos escritos para deficientes visuais.

Com o avanço da internet, das câmeras digitais, do poder computacional e dos algoritmos de aprendizado profundo, a visão computacional se tornou cada vez mais precisa e abrangente. Aliás, acabou sendo aplicada em diversos setores como esportes, automóveis, agricultura, varejo, saúde e muito mais.

Quais são as principais técnicas de visão computacional?

A visão computacional utiliza diversas técnicas e métodos para analisar e interpretar imagens e vídeos, dependendo do problema e do objetivo que se pretende resolver. Algumas das principais técnicas de visão computacional são:

Processamento de imagem:

É a etapa preliminar para a visão computacional. Ela consiste em alterar as imagens por meio de algoritmos, dando-lhes mais nitidez, suavização, contraste, brilho, cor e outros atributos. Sobretudo, o processamento de imagem visa melhorar a qualidade e a clareza das imagens, facilitando a sua análise posterior.

Detecção de objetos:

É a técnica que visa localizar e delimitar os objetos presentes em uma imagem ou vídeo. Isso acontece a partir de técnicas como janelas deslizantes, pirâmides de imagem, histogramas de gradientes orientados, redes neurais convolucionais e outras. Contudo, a detecção de objetos permite identificar a posição, o tamanho e a forma dos objetos em uma cena.

Classificação de objetos:

É a técnica que visa atribuir uma categoria ou uma classe aos objetos detectados em uma imagem ou vídeo. Isso acontece a partir de técnicas como k-vizinhos mais próximos, máquinas de vetores de suporte, redes neurais artificiais e outras. Aliás, a classificação de objetos permite reconhecer o tipo, o nome e o conceito dos objetos em uma cena.

Segmentação de imagem:

É a técnica que visa separar e agrupar os pixels de uma imagem em regiões homogêneas. Isso acontece a partir de técnicas como limiarização, crescimento de regiões, k-médias, redes neurais totalmente convolucionais e outras. Em suma, a segmentação de imagem permite identificar e isolar os objetos em uma cena, facilitando a sua análise individual.

Reconstrução tridimensional:

É a técnica que visa gerar uma representação tridimensional de uma cena a partir de imagens bidimensionais, usando técnicas como estéreo, estrutura a partir do movimento, fotogrametria, redes neurais generativas e outras. A reconstrução tridimensional permite criar modelos virtuais de objetos e ambientes, que podem ser usados para visualização, simulação, impressão 3D e outras aplicações.

Descrição de imagem:

É a técnica que visa gerar uma descrição textual de uma imagem ou vídeo, usando técnicas como redes neurais recorrentes, redes neurais de atenção, redes neurais multimodais e outras. A descrição de imagem permite resumir o conteúdo e o contexto de uma cena, usando linguagem natural.

Geração de imagem:

É a técnica que visa criar novas imagens a partir de dados existentes ou de prompts de entrada, usando técnicas como redes neurais generativas adversariais, redes neurais variacionais, redes neurais de transferência de estilo e outras. A geração de imagem permite criar imagens realistas ou artísticas, que podem ser usadas para entretenimento, educação, pesquisa e outras aplicações.

Quais são as principais aplicações de visão computacional?

A visão computacional tem aplicações em diversas áreas, que se beneficiam da análise e da interpretação de imagens e vídeos. Algumas das principais aplicações de visão computacional são:

• Reconhecimento facial: é a aplicação que visa identificar e verificar pessoas a partir de suas características faciais, usando técnicas como pontos de referência, descritores locais, redes neurais siamesas e outras. Aliás, o reconhecimento facial é aplicável em sistemas de segurança, controle de acesso, redes sociais e outras aplicações.
• Detecção de objetos: é a aplicação que visa localizar e classificar objetos em uma cena, usando técnicas como janelas deslizantes, pirâmides de imagem, histogramas de gradientes orientados, redes neurais convolucionais e outras. Ademais, a detecção de objetos é aplicável em veículos autônomos, drones, robótica, jogos e outras aplicações.
• Diagnóstico médico: é a aplicação que visa auxiliar na detecção e classificação de doenças, anomalias ou lesões a partir de imagens médicas, usando técnicas como redes neurais convolucionais, redes neurais residuais, redes neurais de cápsulas e outras. Aliás, o diagnóstico médico pode ser usado em radiologia, patologia, dermatologia, oftalmologia e outras especialidades médicas.
• Rastreamento de clientes: é a aplicação que visa processar vídeos em tempo real para analisar o fluxo de clientes nas lojas de varejo, usando técnicas como detecção de objetos, reconhecimento facial, análise de emoções e outras. Todavia, o rastreamento de clientes pode ser usado em sistemas de gestão, marketing, segurança e outras aplicações.
• Realidade aumentada: é a aplicação que visa combinar imagens reais com elementos virtuais, usando técnicas como detecção de objetos, reconstrução tridimensional, rastreamento de pose e outras. Além disso, a realidade aumentada pode ser usada em aplicativos de entretenimento, educação, turismo e outras aplicações.

Quais são as vantagens e desafios da visão computacional?

A visão computacional tem muitas vantagens e desafios, dependendo da área de aplicação e do objetivo que se pretende alcançar. De forma geral, podemos citar alguns exemplos:

• Vantagens: a visão computacional permite a análise e a interpretação de imagens e vídeos de forma rápida e precisa, o que pode melhorar a qualidade, a eficiência e a segurança de diversos processos e produtos. Ela também pode criar novas possibilidades de interação, entretenimento e aprendizado, usando recursos como realidade aumentada, jogos e educação.
• Desafios: a visão computacional requer um alto poder computacional, uma grande quantidade de dados e algoritmos avançados para funcionar adequadamente. Ela também pode enfrentar problemas de privacidade, ética e regulamentação, dependendo do uso que se faz das imagens e das informações extraídas delas.

Quais são as tendências da visão computacional?

A visão computacional é uma tecnologia que está, de fato, em constante evolução e encontrando novas áreas de aplicação. Nesse sentido, algumas das tendências da visão computacional para o futuro são:

• Avanços nos algoritmos e técnicas de segmentação de imagem, que permitem a identificação e a separação de objetos em uma cena com alta precisão e detalhamento. Aliás, um exemplo é o Segment Anything Model (SAM), criado pelo laboratório FAIR da Meta, que pode gerar máscaras de objetos a partir de vários prompts de entrada.
• Expansão do mercado global de visão computacional, que está projetado para atingir uma avaliação de mais de US$41 bilhões até 2030, destacando o vasto potencial desse campo em rápida evolução.
• Aplicações em diversos setores, como agricultura, veículos autônomos, educação e transporte, que se beneficiam do progresso rápido nessa área, trazendo ainda mais vantagens e possibilidades no futuro.
• Desafios na implementação prática da visão computacional, que envolvem questões como o alto poder computacional, a grande quantidade de dados, os algoritmos avançados, a privacidade, a ética e a regulamentação.

Em última análise…

Em suma, a visão computacional é uma área da ciência da computação e da IA que analisa, interpreta e extrai informações relevantes. Dessa forma, ela gera dados relevantes para uma aplicação futura. Nesse sentido, ela utiliza diversas técnicas e métodos para realizar diferentes tarefas e funções. Aliás, alguns exemplos são: reconhecimento facial, detecção de objetos, diagnóstico médico, realidade aumentada e muito mais.

Sobretudo, a visão computacional tem muitas vantagens e desafios, dependendo da área de aplicação e do objetivo que se pretende alcançar. Além disso, ela também tem muitas tendências e possibilidades para o futuro, que mostram o seu potencial e a sua importância para a sociedade.