Capitolo 1. Apprendimento automatico per la visione artificiale
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Immagina di essere seduto in un giardino e di osservare ciò che accade intorno a te. Nel tuo corpo sono all'opera due sistemi: gli occhi agiscono come sensori e creano rappresentazioni della scena, mentre il sistema cognitivo dà un senso a ciò che gli occhi vedono. Così, potresti vedere un uccello, un verme e un po' di movimento e capire che l'uccello ha camminato lungo il sentiero e sta mangiando un verme (vedi Figura 1-1).
Figura 1-1. La visione umana coinvolge i nostri sistemi sensoriali e cognitivi.
La computer vision cerca di imitare le capacità visive umane fornendo metodi per la formazione di immagini (imitando il sistema sensoriale umano) e la percezione artificiale (imitando il sistema cognitivo umano). L'imitazione del sistema sensoriale umano si concentra sull'hardware e sulla progettazione e posizionamento di sensori come le telecamere. L'approccio moderno all'imitazione del sistema cognitivo umano consiste in metodi di apprendimento automatico (ML) che vengono utilizzati per estrarre informazioni dalle immagini. È di questi metodi che ci occupiamo in questo libro.
Quando vediamo una fotografia di una margherita, ad esempio, il nostro sistema cognitivo umano è in grado ...
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