AI Model Computer Vision
Oleh
Nanang SB
Model computer vision adalah model kecerdasan buatan yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data visual seperti gambar dan video. Model ini bertujuan untuk mengenali, mengklasifikasikan, dan mengekstrak informasi dari data visual tersebut.
Model computer vision umumnya terdiri dari beberapa tahapan, yaitu:
- Preprocessing: tahapan ini dilakukan untuk mengubah data visual menjadi format yang dapat diproses oleh model. Preprocessing meliputi konversi warna, pengurangan noise, dan normalisasi.
- Fitur ekstraksi: tahapan ini dilakukan untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting dari data visual. Fitur-fitur tersebut dapat berupa tekstur, bentuk, warna, dan lain-lain.
- Klasifikasi: tahapan ini dilakukan untuk mengklasifikasikan data visual ke dalam kategori tertentu berdasarkan fitur-fitur yang telah diidentifikasi. Contohnya adalah mengklasifikasikan gambar menjadi kategori manusia, hewan, atau benda mati.
- Segmentasi: tahapan ini dilakukan untuk memisahkan bagian-bagian dari data visual yang memiliki karakteristik yang berbeda. Contohnya adalah memisahkan objek dari latar belakang pada sebuah gambar.
Model computer vision dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti deteksi objek, pengenalan wajah, identifikasi plat nomor kendaraan, dan lain-lain. Contoh aplikasi model computer vision yang sangat populer adalah face recognition pada ponsel pintar.
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan model computer vision semakin pesat dengan adanya teknologi deep learning dan convolutional neural network (CNN). Teknologi ini memungkinkan model computer vision untuk belajar secara mandiri dari data visual yang diberikan dan dapat menghasilkan performa yang lebih baik dalam pengenalan objek dan klasifikasi. Model CNN telah digunakan pada berbagai aplikasi seperti pengenalan objek dalam video, identifikasi objek pada citra satelit, dan deteksi penyakit melalui citra medis.
Label:
Komentar