객관적 비전

Objective vision
목표 비전
개발자엔 비돌라흐카니
초기 릴리즈2016년 8월 15일
안정된 릴리스
v. 2017년 2월 26일
저장소https://github.com/michaelkhany/Objective-Vision
기입처C++ 및 C# Console & V.Lab. 버전: C#, Delphi에서 구현된 알고리즘
운영 체제Microsoft Windows XP(및 그 이후), x86-64, x86.넷 프레임워크 v. 4+
면허증.MIT 라이선스

Objective Vision(객체 지향 비전)은 주로 실시간 컴퓨터 비전 및 생물 시뮬레이션 비전을 목적으로 하는 프로젝트입니다.프로젝트 내에서 사용하기 위한 프로그래밍 기능의 오픈 소스 라이브러리, 학자들이 직접 기능 적용을 확인하는 가상 실험실, 외부 및 즉각적인 접근을 위한 명령줄 코드로 구성된 연구실 등 3개의 섹션이 있으며, 연구 섹션은 저작물의 과학적 증명을 확대하기 위한 서류와 라이브러리로 구성되어 있다..

배경

이 과정은 OVC 라이브러리에서 사용되어 왔습니다. 살아있는 사람이 그림을 볼 때 일어나는 것과 같습니다. 그리고 이것은 연구자들이 그림 인식을 위해 뇌의 시각 피질을 가장 가까이서 경험할 수 있도록 하기 위해 고안되었습니다.OVC는 그림 및 그래픽 인식 및 처리 작업을 용이하게 하기 위해 처리에서 중요한 역할을 하고 물체를 분류하는 시뮬레이션된 시각 피질로서 작동하도록 설계되었습니다.인간의 뇌는 체스를 두거나 대수 방정식을 푸는 것과 같은 복잡한 문제들을 해결하는 방법을 훨씬 더 잘 알고 있는데, 이것이 컴퓨터 프로그래머들이 이런 종류의 [1][2]활동을 모방하는 기계를 만드는 데 많은 성공을 거둔 이유이다.하지만 그 모든 과정이 여전히 수수께끼일 때, 실체들의 비전 시스템이 어떻게 작동하는지 알 수 있습니다.이 프로젝트는 어떻게 신호를 영상으로 변환하기 시작하는지(실제로 가장자리와 색) 그리고 뇌의 정보와 이미지 사이의 관계를 찾기 위해 모양을 인식함으로써 비전 시스템을 시뮬레이션했습니다.Objective Visionary 시스템은 실제로 분리 가능한 섹션에 집중합니다. 이 방법을 사용하면 시스템이 중요하지 않은 섹션과 신호를 처리하는 데 많은 시간을 낭비하지 않기 때문에 애플리케이션 비전 시스템에 탁월한 처리 결과를 제공합니다.객관적 비전 프로젝트의 이 작업은 객관적 처리라고 불리며, O.V. 임무는 인간의 비전 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있기 때문에 개발자는 객관적 비전을 참조합니다.

영상이 분해되는 시신경도 체계(단순 피질 세포까지)

역사

Objective-Vision은 Michael Bidollahkany가 개발한 인간(자연) 비전 시뮬레이션 프로젝트입니다.21세기 동안 폭발적인 관심이 이어지면서 이 분야의 성숙과 활성 애플리케이션의 현저한 성장으로 특징지어졌습니다. 비전 시스템의 시뮬레이션, 비전 기반의 자율 차량 안내, 의료 영상(2D 및 3D) 및 자동 감시가 가장 빠르게 발전하고 있는 분야입니다.이러한 진보는, 시판되고 있는 소프트웨어나 하드웨어 제품의 수나, 세계 [3]각지의 대학에서 제공되는 다수의 디지털 화상 처리 소프트웨어와 API, 및 머신 비전 코스에서 확인할 수 있습니다.따라서 OVC 프로젝트는 2016년 연구 소프트웨어 프로젝트로 출시되었습니다.이 프로젝트의 중요한 부분 중 하나는 O.V.C(Objective Vision Class Library)로, 기업과 과학자들이 가장 가능성이 높은 뇌의 기능을 영상 처리 알고리즘 개발을 단순화하고 가속화하는 비전 라이브러리로 사용할 수 있도록 설계되었습니다.이 프로젝트는 MIT 저작권 라이선스로 시작되었지만, 2018년부터 스폰서 [4]의견으로 기밀로 계속 진행되었습니다.

알고리즘

개발자들은 클래스 라이브러리와 프로젝트의 개발자 키트에 사용되는 알고리즘이 자연스러운 비전 시스템에 기반하여 개발되었다고 주장하였고, 이미지 처리, 최적화, 라벨링 등을 포함하는 기능들은 대부분 업그레이드되고 기술에 가까운 기술들이다.예를 들어, 이 라이브러리 개발자가 정글의 그림이나 다른 곳에 있다고 가정하면, 데이터 추출을 위해서 이미지의 픽셀을 조작할 수 있을 뿐만 아니라, 사용하는 알고리즘과 화질에 근거해 자동적으로 조작할 수 있습니다.또, 같은 픽셀과 모든 데이터 프로젝트에 필요한 오브젝트의 리스트를 직접 조작할 수 있습니다」라고 개발자는 말합니다.알고리즘이 어떻게 [5]동작하는지에 대한 답변입니다.

시점

오랫동안 디지털 이미지 처리와 저장은 픽셀 처리만으로 이루어졌습니다.이 프로젝트는 새로운 종류의 이미지 처리와 저장까지 시도하고 있습니다.이것을 「객관적 비전」 또는 「객체 지향 비전」이라고 부릅니다.이 프로젝트는 2016년 5월 공식적으로 시작되었으며, 프로젝트 개발에 관해 Computer Vision (Vision, 디지털 이미지 처리, 식별, 심지어 지각 포함)과 Human Visual System을 보다 잘 적응시키는 것을 목표로 하고 있습니다.그래서 우리는 인공 망막 이미지 pr 외에 Human Vision System에 대해 연구하기로 결정했습니다.새로운 비전 최적화 유닛(이스탄불 테크니컬 유니버시티 컨퍼런스(터키 2015-2016)에 발표)을 도입하여 Visionary COTELES of Brain(뇌의 비전 코텍스)으로 연구를 확장했습니다."라고 Michael Bidollahkhany는 말했습니다.[6]

적용들

OVC 애플리케이션 영역에는 다음이 포함됩니다.

프로그래밍 언어

Objective Visionary Project의 첫 번째 릴리스에서는 알고리즘은 C++ 및 C#으로 작성되었으며 가상 연구소는 C# 및 Delphi로 개발되었습니다.두 번째 출시 이후 개발자의 마지막 강의를[4] 기반으로 완전한 알고리즘이 C#에서 에 따라 다시 작성되었습니다.Net Core 1.0을 사용하면, 다른 operating system으로 간단하게 작업할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Greenemeier, Larry (2008). "Visionary Research: Teaching Computers to See Like a Human". Scientific American.
  2. ^ Riesenhuber, Maximilian. "How the Visual Cortex Recognizes". Poggio Lab., the Center for Biological & Computational Learning at the Massachusetts Institute of Technology.
  3. ^ Bidollahkhany, Michael. "Optimization of Artificial Retina implant's vision" (PDF).
  4. ^ a b Ashley, S (29 March 2019). "Machine Vision Course C1902A". Electrical and Computer engineering faculty, C1902A: K.N. Toosi University of Technology.{{cite news}}: CS1 유지보수: 위치(링크)
  5. ^ "Objective Vision Project official". GitHub.
  6. ^ 비돌라하니, 마이클BCI 강의(의 리뷰 섹션).라쉬트 아랄 공과대학, 2016년.