Computer vision tasks include methods for acquiring, processing, analyzing, and understanding digital images, and extraction of high-dimensional data from the real world in order to produce numerical or symbolic information, e.g. in the form of decisions.
Tugas visi komputer meliputi metode untuk memperoleh, memproses, menganalisis dan memahami gambar digital, dan ekstraksi data dimensi tinggi dari dunia nyata untuk menghasilkan informasi numerik atau simbolis, misalnya, dalam bentuk keputusan.
"Understanding" in this context signifies the transformation of visual images (the input to the retina) into descriptions of the world that make sense to thought processes and can elicit appropriate action.
Pengertian dalam konteks ini berarti transformasi gambar visual (input retina) menjadi deskripsi mengenai dunia sekitar yang dapat berinteraksi dengan proses pemikiran lain dan memperoleh tindakan yang sesuai.
This image understanding can be seen as the disentangling of symbolic information from image data using models constructed with the aid of geometry, physics, statistics, and learning theory.
Pemahaman gambar ini dapat dilihat sebagai penguraian informasi simbolik dari data gambar menggunakan model yang dibangun dengan bantuan geometri, fisika, statistik, dan teori pembelajaran.
The scientific discipline of computer vision is concerned with the theory behind artificial systems that extract information from images.
Sebagai disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan yang mengekstraksi informasi dari gambar.
Image data can take many forms, such as video sequences, views from multiple cameras, multi-dimensional data from a 3D scanner, 3D point clouds from LiDaR sensors, or medical scanning devices.
Data gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, pandangan dari beberapa kamera, atau data multidimensi dari pemindai medis.
Subdisciplines of computer vision include scene reconstruction, object detection, event detection, activity recognition, video tracking, object recognition, 3D pose estimation, learning, indexing, motion estimation, visual servoing, 3D scene modeling, and image restoration.
Sub-domain dari visi komputer meliputi rekonstruksi adegan, deteksi peristiwa, pelacakan video, pengenalan objek, estimasi pose 3D, pembelajaran, pengindeksan, estimasi gerakan, dan pemulihan gambar.
"Computer vision is concerned with the automatic extraction, analysis, and understanding of useful information from a single image or a sequence of images.
"Visi komputer berkaitan dengan ekstraksi otomatis, analisis, dan pemahaman informasi yang berguna dari satu gambar atau urutan gambar.
It involves the development of a theoretical and algorithmic basis to achieve automatic visual understanding."
Ini melibatkan pengembangan dasar teoretis dan algoritmik untuk mencapai pemahaman visual otomatis".
As a scientific discipline, computer vision is concerned with the theory behind artificial systems that extract information from images.
Sebagai disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan yang mengekstraksi informasi dari gambar.
The image data can take many forms, such as video sequences, views from multiple cameras, or multi-dimensional data from a medical scanner.
Data gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, pandangan dari beberapa kamera, atau data multidimensi dari pemindai medis.
As a technological discipline, computer vision seeks to apply its theories and models for the construction of computer vision systems.
Sebagai disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan yang mengekstraksi informasi dari gambar.
In the late 1960s, computer vision began at universities that were pioneering artificial intelligence.
Pada akhir 1960-an, visi komputer dimulai di universitas yang merintis kecerdasan buatan.
It was meant to mimic the human visual system as a stepping stone to endowing robots with intelligent behavior.
Teknologi ini dimaksudkan untuk meniru sistem penglihatan manusia, sebagai batu loncatan untuk memberkahi robot dengan perilaku cerdas.
In 1966, it was believed that this could be achieved through an undergraduate summer project, by attaching a camera to a computer and having it "describe what it saw".
Pada tahun 1966, diyakini bahwa ini dapat dicapai melalui proyek musim panas, dengan menempelkan kamera ke komputer dan membuatnya "menggambarkan apa yang dilihatnya".
What distinguished computer vision from the prevalent field of digital image processing at that time was a desire to extract three-dimensional structure from images with the goal of achieving full scene understanding.
Apa yang membedakan visi komputer dari bidang pengolahan gambar digital yang lazim pada waktu itu adalah keinginan untuk mengekstraksi struktur tiga dimensi dari gambar dengan tujuan mencapai pemahaman adegan penuh.
Studies in the 1970s formed the early foundations for many of the computer vision algorithms that exist today, including extraction of edges from images, labeling of lines, non-polyhedral and polyhedral modeling, representation of objects as interconnections of smaller structures, optical flow, and motion estimation.
Studi pada tahun 1970-an membentuk fondasi awal untuk banyak algoritma visi komputer yang ada saat ini, termasuk ekstraksi tepi dari gambar, pelabelan garis, pemodelan non-polihedral dan polihedral, representasi objek sebagai interkoneksi dari struktur yang lebih kecil, aliran optik, dan estimasi gerak.
The next decade saw studies based on more rigorous mathematical analysis and quantitative aspects of computer vision.
Dekade berikutnya ditandai dengan studi berdasarkan analisis matematika yang lebih ketat dan aspek kuantitatif dari visi komputer.
These include the concept of scale-space, the inference of shape from various cues such as shading, texture and focus, and contour models known as snakes.
Ini termasuk konsep matematika skala-ruang, inferensi bentuk dari berbagai isyarat seperti bayangan, tekstur dan fokus, serta model kontur yang dikenal sebagai snake.
Researchers also realized that many of these mathematical concepts could be treated within the same optimization framework as regularization and Markov random fields.
Para peneliti juga menyadari bahwa banyak dari konsep-konsep matematika ini dapat diperlakukan dalam kerangka optimisasi yang sama seperti regularisasi dan bidang acak Markov.
By the 1990s, some of the previous research topics became more active than others.
Pada 1990-an, beberapa topik penelitian sebelumnya menjadi lebih aktif daripada yang lain.
With the advent of optimization methods for camera calibration, it was realized that a lot of the ideas were already explored in bundle adjustment theory from the field of photogrammetry.
Dengan munculnya metode optimasi untuk kalibrasi kamera, disadari bahwa banyak ide yang telah dieksplorasi dalam teori penyesuaian bundel dari bidang fotogrametri.
Progress was made on the dense stereo correspondence problem and further multi-view stereo techniques.
Kemajuan dibuat dalam masalah korespondensi stereo padat dan teknik stereo multipandang yang lebih maju.
At the same time, variations of graph cut were used to solve image segmentation.
Pada saat yang sama, variasi potongan grafik digunakan untuk menyelesaikan segmentasi gambar.
This decade also marked the first time statistical learning techniques were used in practice to recognize faces in images (see Eigenface).
Dekade ini juga menandai pertama kalinya teknik pembelajaran statistik digunakan dalam praktik untuk mengenali wajah dalam gambar (lihat Eigenface).
Toward the end of the 1990s, a significant change came about with the increased interaction between the fields of computer graphics and computer vision.
Menjelang akhir 1990-an, perubahan signifikan terjadi dengan meningkatnya interaksi antara bidang grafis komputer dengan visi komputer.
This included image-based rendering, image morphing, view interpolation, panoramic image stitching and early light-field rendering.
Ini termasuk rendering berbasis gambar, perubahan gambar, interpolasi tampilan, jahitan gambar panorama dan rendering bidang cahaya awal.
Recent work has seen the resurgence of feature-based methods used in conjunction with machine learning techniques and complex optimization frameworks.
Perkembangan terkini ditandai dengan kebangkitan metode berbasis fitur, digunakan bersama dengan teknik pembelajaran mesin dan kerangka kerja optimasi yang kompleks.
Computer vision tasks include methods for acquiring, processing, analyzing and understanding digital images, and extraction of high-dimensional data from the real world in order to produce numerical or symbolic information, e.g., in the forms of decisions.
Tugas visi komputer meliputi metode untuk memperoleh, memproses, menganalisis dan memahami gambar digital, dan ekstraksi data dimensi tinggi dari dunia nyata untuk menghasilkan informasi numerik atau simbolis, misalnya, dalam bentuk keputusan.
Understanding in this context means the transformation of visual images (the input of the retina) into descriptions of the world that can interface with other thought processes and elicit appropriate action.
Pengertian dalam konteks ini berarti transformasi gambar visual (input retina) menjadi deskripsi mengenai dunia sekitar yang dapat berinteraksi dengan proses pemikiran lain dan memperoleh tindakan yang sesuai.
The Birth of Computer Vision.
Emerging Topics in Computer Vision.
James L. Crowley; Henrik I. Christensen, eds. (1995).
James L. Crowley and Henrik I. Christensen (Eds.) (1995).
Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision (4th ed.).
Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision (Edisi 4th).
USC Iris computer vision conference list Computer vision papers on the web – a complete list of papers of the most relevant computer vision conferences.
USC Iris computer vision conference list Computer vision papers on the web A complete list of papers of the most relevant computer vision conferences.
British Machine Vision Association – supporting computer vision research within the UK via the BMVC and MIUA conferences, Annals of the BMVA (open-source journal), BMVA Summer School and one-day meetings Computer Vision Container, Joe Hoeller GitHub: Widely adopted open-source container for GPU accelerated computer vision applications.
British Machine Vision Association Supporting computer vision research within the UK via the BMVC and MIUA conferences, Annals of the BMVA (open-source journal), BMVA Summer School and one-day meetings Computer Vision Container, Joe Hoeller GitHub: Widely adopted open-source container for GPU accelerated computer vision applications.
Used by researchers, universities, private companies, as well as the U.S. Gov't.
Used by researchers, universities, private companies as well as the U.S. Gov't.