Visão Computacional: o que é, para que serve e como funciona

Área da ciência da computação e da Inteligência Artificial, a Visão Computacional tem ganhado destaque na área da tecnologia por ter um grande potencial de aplicação no mundo real.

Porém, apesar de seu crescimento, muitas pessoas ainda não entendem muito bem o que é a visão computacional de fato.

Se você deseja saber para que serve e suas funcionalidades, continue a leitura para saber mais sobre essa importante área da tecnologia.

O que é a Visão Computacional

A Visão Computacional é um campo da inteligência artificial e processamento de imagens que se concentra na capacidade de um sistema computacional de interpretar e compreender o mundo visual. Nesse sentido, essa área visa replicar a capacidade dos seres humanos de extrair informações e significado de imagens e vídeos.

Ela envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem que os computadores capturem, processem, analisem e compreendam o conteúdo visual.

Em seu sentido mais amplo, a visão computacional vem sendo usada na vida cotidiana e nos negócios para conduzir todo tipo de tarefa, desde de identificar doenças médicas em raios-x até identificar produtos e onde comprá-los.

Componentes e Funcionamento

Antes de entender como funciona de fato a visão computacional, é importante entender a visão humana. Resumidamente, a luz refletida passa pelos olhos, é captada pela retina e enviada para o cérebro por meio do nervo óptico. Uma vez recebida, os neurônios são responsáveis por processar a imagem.

Já quando se trata da visão computacional, o processo é semelhante. Em uma máquina, câmeras e sensores fazem o papel dos olhos, na qual as redes neurais embarcadas recebem as imagens e através de algoritmos de inteligência artificial, extraem delas informações e as classificam.

Captura de imagens

Conhecida como aquisição, a fase inicial da visão computacional é responsável pela captura de imagens. Nesta fase, detalhes como intensidade da luz, cores e profundidade são identificados por meio da interceptação de pixels.

Processamento de imagens

Após a captura de imagens, há a fase de processamento de imagens. É neste momento que o software processa a figura captada fazendo ajustes como a redução de ruídos, cor e luminescência. Além disso, essa fase é responsável por otimizar o contraste e o brilho, ampliar a nitidez e realizar outras adequações para melhorar a qualidade da imagem.

Análise e tomada de decisão

A última fase é a análise e tomada de decisão, na qual a máquina irá começar a entender a imagem recebida. Para isso, é atribuída a ela uma função composta por duas incógnitas independentes de forma a facilitar a visualização pelo hardware, tornando-a uma figura objetiva e única.

Com isso, as características matemáticas da imagem são reconhecidas. A base pela qual são identificadas no software se origina no aprendizado de máquina que a Inteligência Artificial permite, resultando na classificação da figura visualizada.

Onde a visão computacional pode ser aplicada

Por ampliar o potencial uso das tecnologias, há uma série de aplicações da visão computacional. Entre elas, destacam:

• Reconhecimento de objetos: um dos usos mais comuns é na identificação e localização de objetos específicos em uma imagem ou vídeo, como carros em uma estrada, rostos em uma fotografia.
• Visão de máquina em veículos autônomos: a visão computacional também é utilizada na percepção e entendimento do ambiente ao redor do veículo, permitindo a detecção de objetos, identificação de placas de trânsito e pedestres, bem como a tomada de decisões para guiar o carro com segurança.
• Saúde e diagnóstico médico: os algoritmos da visão computacional são capazes de definir os resultados de diversos exames de imagem, assim como análises visuais microscópicas.
• Monitoramento de segurança: a visão computacional serve não apenas para encontrar suspeitos em imagens de segurança, elas também podem ser usadas em aplicativos do setor financeiro, redes sociais e outras plataformas para o login ou a confirmação de operações.
• Realidade aumentada: servindo como base para sobrepor elementos virtuais ao mundo real, a visão computacional permite interações imersivas com objetos.

Desafios e Limitações

Apesar dos avanços significativos nas últimas décadas e desempenhar um papel importante em diversas aplicações práticas, a visão computacional ainda apresenta uma série de desafios e limitações.

Precisão e acurácia

A captura e a análise de informações visuais requerem não apenas a detecção de padrões, mas também a interpretação precisa desses padrões em contextos muitas vezes desafiadores. Por isso, variações de iluminação, perspectiva, oclusões e ruído podem introduzir erros nas análises visuais, tornando essencialmente impossível garantir uma precisão de 100%.

Além disso, a generalização para cenários não vistos durante o treinamento e a capacidade de discernir entre objetos visualmente semelhantes são desafios adicionais que podem afetar a acurácia dos sistemas de visão computacional.

Privacidade e ética

Outro desafio que a área da visão computacional oferece é a privacidade e ética, já que o uso generalizado de câmeras e sistemas de reconhecimento facial, por exemplo, levanta preocupações sobre a vigilância em massa, a coleta indiscriminada de dados pessoais e o rastreamento não autorizado de indivíduos.

A falta de regulamentação adequada e diretrizes éticas claras também contribui para esses desafios, tornando essencial a abordagem de questões éticas e de privacidade à medida que a visão computacional continua a se desenvolver e se integrar em nossa sociedade.

Integração com IA

Além das questões éticas, outro desafio é a integração da visão computacional com a inteligência artificial (IA) apresentando desafios significativos devido à complexidade e ao processamento intensivo de dados exigidos por ambas as disciplinas.

A visão computacional lida com a análise de dados visuais, enquanto a IA envolve a tomada de decisões com base em informações. A fusão dessas tecnologias requer não apenas a extração de recursos visuais, mas também a capacidade de compreender e contextualizar esses dados, frequentemente em tempo real.

Já conhecia sobre a Visão Computacional? Acesse o Blog da IPNET para conhecer mais conteúdos e ficar atualizado sobre tecnologia. Até a próxima!