Компьютерное зрение: концептуальный обзор

ЗАКАЗАТЬ СИСТЕМУ

Компьютерное зрение, или машинное зрение, представляет собой междисциплинарную область, охватывающую методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам “видеть” и интерпретировать визуальную информацию подобно человеку.

Функционально-целевое назначение компьютерного зрения заключается в автоматическом извлечении информации из изображений и видеопотоков, с последующей её обработкой и анализом. Это включает в себя задачи распознавания объектов, определения сцены, отслеживания движущихся объектов, измерения расстояний и размеров, а также интерпретацию контекста изображения.

Структура систем компьютерного зрения может варьироваться в зависимости от конкретной задачи. В общем случае, она включает следующие компоненты:

• Модуль захвата изображения: отвечает за получение визуальной информации с помощью камер или других сенсоров.
• Модуль предобработки: выполняет операции по улучшению качества изображения, например, удаление шума, коррекция искажений и повышение контраста.
• Модуль признания объектов/сцен: использует алгоритмы машинного обучения для идентификации объектов, сцены или других элементов на изображении.
• Модуль анализа и интерпретации: обрабатывает результаты распознавания и выводит информацию в понятном для пользователя формате.

Регуляторика в области компьютерного зрения развивается стремительно. Существуют стандарты и протоколы, обеспечивающие совместимость различных систем и компонентов. Также активно ведутся исследования по этическим аспектам использования технологий компьютерного зрения, таким как вопросы конфиденциальности и безопасности.

Данная статья представляет собой исследование понятия и концепта компьютерного зрения как неотъемлемой части современных технологий искусственного интеллекта. Авторы подчеркивают, что концепция компьютерного зрения, а также основанные на ней инновационные технологии, обладают всеми признаками прорывных решений в ближайшем будущем.

Компьютерное зрение предполагает интерпретацию и понимание окружающей среды на основе анализа статических изображений или видеопотока. В статье обосновывается актуальность и востребованность подобных технологий. Авторы демонстрируют эволюцию концепции компьютерного зрения, последовательное формирование фундаментальных предпосылок и ключевых элементов ее технологической реализации.

Признавая сложность не только реализации, но и полного объяснения функционала компьютерного зрения, авторы предоставляют обзор существующих в научной литературе определений данного понятия и сопутствующих технологий. В статье представлены технологические методы и решения, лежащие в основе компьютерного зрения. Отдельное внимание уделено изложению методов компьютерного зрения в интегральной концепции Рафаля Шерера, а также многообразию ключевых концептуально-технологических подходов к его реализации.

Авторы предлагают собственную дефиницию компьютерного зрения и классификацию его функциональных возможностей. Детально излагается классификация приложений и областей использования компьютерного зрения.

В заключение статьи представлено краткое обзоре регулирования технологий и применений компьютерного зрения, а также перспективы развития решений в данной области.

ВВЕДЕНИЕ

Компьютерное зрение, также известное как машинное зрение, представляет собой концепцию и связанные с ней передовые технологии, обладающие потенциалом для революционных прорывов. Данные технологии широко применяются во всех сферах деятельности для анализа изображений и видеоматериалов, прогнозирования реальных применений и решения задач, связанных с обработкой изображений и их интерпретацией.

Интенсивные научные исследования в области компьютерного зрения направлены на развитие беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и безэкипажных катеров (БЭК) военного назначения, а также навигацию мирного беспилотного транспорта (железнодорожного, автомобильного, авиационного, водного) и других роботизированных систем.

В настоящее время понятие “морское компьютерное зрение” уже стало общепринятым. Дополнительный импульс развитию данных технологий придают исследования в области генеративного искусственного интеллекта, интернета вещей, “умных городов”, киберметавселенных, интеллектуализированного поиска изображений в электронных библиотеках, аналитической обработки медицинских изображений, реалистичной визуализации синтезированных сцен в компьютерной графике, образовании (составление и обзоры библиометрических карт, обучение в сфере робототехники) и исследовании произведений искусства.

Компьютерное зрение имеет чрезвычайно широкий спектр мирных применений как в настоящее время, так и в будущем.

Несмотря на растущую популярность темы компьютерного зрения в научных публикациях, она по-прежнему требует обобщений и пояснений. Многим аспектам этой области необходимы более ясные интерпретации и обоснования.

II. ИСТОРИЯ КОНЦЕПТА КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Концепция компьютерного зрения имеет глубокие исторические корни и развивалась благодаря последовательному обогащению различными концептуальными подходами.

Ключевые этапы развития концепции:

• 1960-1963 гг.: Ларри Робертс в Массачусетском технологическом институте исследовал возможность извлечения трёхмерной геометрической информации из двумерных изображений блоков (полиэдров).
• 1982 г.: Дэвид Марр определил компьютерное зрение как переход от двумерного к трёхмерному визуальному распознаванию. Его подход предусматривал использование низкоуровневых алгоритмов для получения 2,5D-наброска сцены, который затем использовался для построения 3D-моделей с помощью высокоуровневых методов.
• 1986 г.: Джон Ф. Кэнни разработал метод распознавания краёв, ставший одним из наиболее популярных методов обработки изображений. Метод Canny позволяет обнаруживать края на изображении путём анализа градиента интенсивности пикселей и последующего удаления нерелевантных краёв с помощью гауссовой фильтрации.
• Майкл Брэди: Позиционировал интеллектуализированное зрение как процесс преобразования сигналов в структурированные символические описания.
• 1990 г.: Яннис Алоимонос предложил концепцию целенаправленного качественного компьютерного зрения, рассматривая его не как самостоятельную систему, а как часть более крупной системы, решающей конкретные задачи.

Таким образом, концепция компьютерного зрения развивалась за счет интеграции различных подходов, от анализа геометрии объектов до целенаправленной обработки изображений для решения практических задач.

ПОНЯТИЯ И ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Функционал компьютерного зрения представляет собой сложную область, как в плане реализации, так и в плане всестороннего объяснения. В литературе существует множество попыток его интерпретации.

Согласно Эсме Дилек и Мюрату Дэнеру, компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных данных, а также принимать решения на основе этой информации.

Джеймс Добсон определяет компьютерное зрение как нечто большее, чем просто технологии видения – алгоритмы и методы для автоматизации зрения. Он предполагает подход к пониманию цифровых представлений реальности, основанный в первую очередь на анализе закодированных визуальных данных, но также опирающийся на другие формы познания окружающего мира. Компьютерное зрение также является дискурсивным, существующим в кодированной онтологии, построенной вокруг определенных алгоритмов, и позиционирующимся как способ понимания окружающего мира как части визуальной культуры. Понять компьютерное зрение – значит принять его восприятие мира как особую конструкцию, особую мета-перспективу реальности.

Компьютерное зрение опирается на особенности изображения, описываемые в категориях опорных (ключевых) точек, краёв, пространственных форм объектов, цветов и градиентов цветов, плотности (интенсивности) и градиентов такой плотности и др.

Как пишет Т. Хуанг, компьютерное зрение имеет двойную цель: с точки зрения биологической науки – создание вычислительных моделей зрительной системы человека; с инженерной точки зрения – создание автономных систем, способных выполнять некоторые из задач, выполняемых зрительной системой человека, и даже превосходить её в ряде случаев. Многие задачи компьютерного зрения связаны с извлечением трехмерной и временной информации из изменяющихся во времени двумерных данных, полученных с помощью одной или нескольких телевизионных камер, и в целом с пониманием таких динамических сцен.

Афродита Софоклеус, Панайотис Христодулу и др. определяют компьютерное зрение как технологии, позволяющие компьютерам захватывать, интерпретировать, обрабатывать визуально воспринимаемые объекты, понимать захваченные цифровые изображения (понимать сцены в реальном мире), получать высокоуровневые знания из цифрового контента и соответствующим образом реагировать.

Несмотря на многообразие определений компьютерного зрения, все они сходятся к тому, что оно по своей сути является феноменом искусственного интеллекта, тесно с ним связанным.

В этом контексте различаются понятия «машинное зрение» и «компьютерное зрение». Термин «машинное зрение» относится к техническим аспектам зрения, в то время как термин «компьютерное зрение» фокусируется на решениях искусственного интеллекта.

МЕТОДЫ В ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Компьютерное зрение представляет собой область информатики, занимающуюся интерпретацией и пониманием окружающего мира на основе анализа статических изображений или видеопотока. Задачи компьютерного зрения можно классифицировать по уровням сложности:

• Низкий уровень: обработка изображений с целью улучшения качества и извлечения базовой информации, такой как цветовые характеристики, текстура, граничные линии.
• Средний уровень: оценка свойств объектов на изображениях, включая геометрические параметры, движение, категоризацию объектов.
• Высокий уровень: интерпретация и понимание событий или действий, происходящих на изображении или в видеопотоке.

Примеры задач компьютерного зрения охватывают широкий спектр: от извлечения признаков и сегментации изображений (низкий уровень) до обнаружения, отслеживания и распознавания объектов (средний уровень) и, наконец, распознавания действий человека (высокий уровень).

В истории развития технологий компьютерного зрения использовались различные подходы. Ранние методы полагались на ручную разработку признаков, таких как канальные характеристики, деформируемые модели частей объекта, гистограммы ориентированных градиентов (HOG), локальные бинарные шаблоны (LBP) и др.

Более современные подходы, основанные на сверточных нейронных сетях (CNN), не требуют ручного проектирования признаков и способны самостоятельно изучать характерные особенности из данных изображения. CNN имитируют принципы работы человеческого мозга и зрительной коры, используя несколько слоев для распознавания объектов. Они обладают высокой точностью классификации по тысячам классов и относительно устойчивы к шуму, вращению и изменениям положения объектов. Однако CNN требуют длительного времени обучения и большого объема данных для эффективной работы.

Также используются генеративно-состязательные сети (GAN), которые основаны на генеративном моделировании и глубоком обучении. GAN позволяют генерировать высококачественные изображения, автоматически обнаруживать и изучать закономерности во входных данных для создания новых примеров, соответствующих исходному набору данных.

Важно отметить, что приведенные примеры – лишь малая часть всех технологических подходов, используемых в компьютерном зрении. Эта область постоянно развивается, предлагая новые и более эффективные решения для анализа и понимания визуальной информации.

МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В ИНТЕГРАЛЬНОМ КОНЦЕПТЕ РАФАЛЯ ШЕРЕРА

В своей работе Рафаль Шерер систематизировал современные методы компьютерного зрения, используемые в задачах распознавания, классификации и поиска изображений.

Принципы работы:

Компьютерное зрение опирается на характеристики изображений, которые могут быть как “вручную формируемыми” (основанными на заранее определенных шаблонах), так и “выученными” с помощью методов глубокого обучения. Характеристики могут быть глобальными (получаемыми из всего изображения) или локальными (получаемыми из отдельных участков).

Глобальные методы:

• Обычно основаны на гистограммах, таких как HOG (гистограмма ориентированных градиентов) или CCV (вектор когерентности цвета).
• Преимущество: простота сравнения и хранения.
• Недостаток: низкая точность определения сходства.

Локальные методы:

• Сначала определяют значимые области изображения (например, с помощью LoG или DoG).
• Затем генерируют описание окрестностей этих областей.
• Преимущество: высокая точность.
• Недостаток: большое количество данных для описания, которое может сильно варьироваться.

Методы на основе ключевых точек:

• Эффективны при обнаружении сходства между изображениями, но менее эффективны при распознавании контента.

Рафаль Шерер выделяет следующие конкретные методы:

1. SIFT (масштабно-инвариантное преобразование признаков):

• Алгоритм обнаружения и описания локальных особенностей изображения.
• Генерирует вектор признаков для каждой ключевой точки, который используется для дальнейшей обработки.
• Невосприимчив к изменению масштаба, повороту и изменению освещённости.
• Состоит из 4 этапов:

1. 1. Обнаружение экстремумов в масштабируемом пространстве.
   2. Локализация ключевых точек (выбор стабильных).
   3. Назначение ориентации ключевых точек.
   4. Формирование дескриптора ключевой точки (вектор, описывающий ключевую точку).

2. SURF (ускоренные робастные признаки):

• Улучшенная версия SIFT с точки зрения скорости.
• Использует интегральные изображения вместо разности Гаусса.
• Генерирует меньшие объемы данных и более короткие дескрипторы.
• Имеет параллельную версию для ускорения обработки.
• Определяет ключевые точки изображения, что позволяет извлекать и сопоставлять локальные особенности в парах изображений.

Метод SURF (Speeded Up Robust Features) представляет собой алгоритм компьютерного зрения, который используется для обнаружения и описания характерных точек в изображении.

Для каждой такой точки генерируется вектор признаков, отражающий её окружение и ориентацию. Эти векторы широко используются в различных методах обработки изображений.

SURF состоит из четырех этапов:

1. Вычисление интегральных изображений.
2. Быстрый детектор гессиана (Fast Hessian Detector).
3. Описание точек интереса (Interest Point Descriptor).
4. Генерация векторов, характеризующих ключевые точки.

Метод распознавания краёв (Edge Detection) – это метод обработки изображений, основанный на выявлении резких локальных изменений интенсивности пикселей.

Этот метод позволяет определить форму объекта и играет важную роль в этапах классификации или поиска изображений. Краевые линии обычно обнаруживаются на границе двух различных областей изображения (изменение градиента).

Существуют четыре типа краёв:

1. Рамповый край (Ramp): интенсивность краёв увеличивается постепенно. Этот профиль часто встречается на фотографиях и может быть результатом размытия изображения.
2. Ступенчатый край (Step): значение интенсивности изменяется резко от одной стороны к другой. Это наиболее желаемый тип края, который часто встречается в компьютерных изображениях.
3. Линейный край (Line): этот профиль состоит из двух близко расположенных краёв и обнаруживается фильтрами первой производной. Он невосприимчив к большинству методов размытия.
4. Крышеобразный край (Roof): этот профиль часто наблюдается в виде линий на фотографических изображениях.

Метод детекции границ Кэнни (Canny Edge Detection) – один из самых распространённых методов распознавания краёв. Он был предложен Джоном Кэнни в 1986 году и используется для обнаружения разрывов интенсивности в изображениях в градациях серого цвета.

Данный алгоритм обработки изображений состоит из пяти последовательных шагов:

1. Шумоподавление: Входное изображение подвергается сглаживанию с использованием гауссова фильтра для уменьшения шумов.
2. Определение градиента интенсивности: На этом этапе производится поиск границ, где значения градиентов изображения имеют максимальную величину.
3. Подавление не-максимумов: Пиксели, у которых значение градиента превышает значение в двух соседних пикселях по направлению градиента на определённую величину, маркируются как граничные пиксели. Остальные пиксели маркируются как фон.
4. Трекинг краёв с использованием гистерезиса: Для определения окончательных границ все края, не связанные с истинными границами объекта, подавляются.

3. Методы обнаружения и выделения крупных двоичных объектов

Данный текст описывает методы обработки изображений, направленные на обнаружение и выделение крупных двоичных объектов. Эти объекты обычно контрастируют с фоном и другими элементами изображения.

Использование стандартных методов обнаружения краёв неэффективно из-за значительных размеров объектов. В качестве предварительной обработки часто применяется гауссово размытие, которое упрощает изображение и устраняет несущественные детали.

Выделение однородных объектов в виде списка пикселей затруднительно при наличии неоднородного фона, например, объектов с разноцветным фоном. Существует множество различных методов, предназначенных для извлечения таких объектов из изображений.

Выделение блобов (четырехугольников) может быть осуществлено следующим образом:

1. Идентификация отдельных объектов на входном изображении.
2. Определение пикселей, составляющих границы объекта, с использованием методов анализа по горизонтали/вертикали.
3. Локализация четырёх углов предполагаемого четырехугольника.
4. Установление допустимого уровня искажения, который определяет степень отклонения объекта от идеальной геометрической формы четырехугольника.
5. Оценка соответствия анализируемой фигуры параметрам заданного четырехугольника.
6. Вычисление среднего расстояния между пикселями данной границы и краем предполагаемого четырехугольника.
7. Классификация фигуры как четырехугольника, если среднее расстояние не превышает установленный предел искажения.

4. Алгоритмы кластеризации представляют собой методы, используемые для упорядочивания наборов данных в однородные группы на основе заданных признаков схожести, аналогии или взаимосвязи объектов. Кластеризация широко применяется в области интеллектуального анализа данных и его приложениях. Существует множество различных алгоритмов кластеризации, среди которых наиболее известными являются алгоритм k-средних и алгоритм кластеризации со сдвигом среднего значения.

5. Методы сегментации представляют собой техники разделения входного изображения на значимые структуры – однородные объекты с схожими характеристиками. Сегментация является одной из наиболее сложных задач в области обработки изображений. Это связано с трудностью выделения однородных объектов из изображений, которые могут содержать фон или перекрывающиеся области.

Существует множество методов сегментации, которые можно классифицировать следующим образом:

• Сегментация на основе окрестностей:
• Сегментация на основе пороговых значений:
• Сегментация на основе краёв:
• Сегментация на основе регионов:
• Сегментация на основе кластеризации:
• Сегментация на основе сопоставления.

ТЕХНОЛОГИИ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Важным аспектом является вопрос о технологиях компьютерной сегментации изображений, которые могут быть как цифровыми, так и преобразованными в цифровой формат.

Сегментация изображений, заключающаяся в логическом делении изображения на отдельные смысловые объекты с последующей их локализацией и классификацией, является основополагающим элементом компьютерного зрения. Для её реализации используются различные технологические подходы, часто применяемые в сочетании друг с другом.

К основным интегральным технологиям сегментации изображений относятся:

1. Семантическая сегментация (англ. semantic segmentation). Эта технология заключается в сегментации групп пикселей изображения путем поиска различных объектов и их классификации по категориям или карте признаков. Осуществляется это, как правило, методом перебора шаблонов (с обращением к базе данных аннотированных изображений) и сопоставления их с оцениваемым участком изображения. В результате, сегментированному участку присваивается метка семантического класса, а при необходимости – метки подклассов.
2. Экземплярная сегментация (англ. instance segmentation). Данная технология также осуществляет сегментацию групп пикселей изображения, но с дополнительным определением количества экземпляров (штук) однородных объектов в изображении.
3. Паноптическая сегментация (англ. panoptic segmentation). Это гибридная технология, сочетающая семантическую и экземплярную сегментацию. Она реализуется с помощью единой сети управления вниманием (модулей внимания предложений и модулей внимания масок) и позволяет согласовывать обработку объектов и сцены, разграничивая изображение на семантически значимые регионы и определяя отдельные экземпляры объектов в этих регионах.

Все эти технологические подходы реализуются с помощью различных инструментальных методов, например, таких как обнаружение краёв.

В интегральном рассмотрении всех технологий следует говорить о сегментаторе (англ. segmenter) – сложном программном ресурсе, реализующем задачи сегментации. Его архитектура основана на кодировщике-декодере для извлечения признаков и создания точной карты сегментации. Сегментатор обладает возможностями варьирования и масштабирования дискретизации и детализации.

КОНЦЕПТ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Компьютерное зрение представляет собой комплекс методов и алгоритмов, реализованных в программном обеспечении, для обработки цифровых изображений (как статичных, так и динамических).

Функциональные возможности компьютерного зрения включают:

• Распознавание и идентификацию: Выявление, классификация и различение визуальных объектов и образов, включая определение их границ, форм, физических характеристик, группировок и сегментации.
• СемантическоеUnderstanding: Сегментирование объектов по смыслу, классификация и ранжирование визуальных данных, определение типа объектов (например, люди или техника).
• Анализ визуальных характеристик: Распознавание цвета, текстур, яркости, контрастности, прозрачности, размеров и других параметров объектов. Оценка освещенности, размытия, затенения, искажений цвета и контраста.
• Определение шума: Выявление и измерение уровня шума на изображении, включая тени, пыль, разноцветные пятна, неравномерную освещенность.
• Локализация и позиционирование: Определение местоположения и ориентации объектов в системе координат или пространственной среде.
• Сравнение и корреляция: Выявление сходств и различий между объектами.
• Обнаружение дефектов: Идентификация аномалий, трещин, искривлений и других дефектов на объектах.
• Анализ движения: Отслеживание движения объектов, определение параметров движения (плотность, интенсивность, скорость, векторы).
• Фиксация изменений: Захват изменений формы, цвета и состояния объектов.
• Извлечение информации: Выделение знаков (букв, цифр) из изображений и их распознавание.
• Когнитивное понимание: Интерпретация генерируемых компьютером визуальных образов и оценка их соответствия текстовым запросам.

Уровень когнитивного понимания также позволяет выявлять семантические и онтологические связи между визуальными паттернами, что открывает возможности для более глубокого анализа и интерпретации изображений.

СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Компьютерное зрение представляет собой стремительно развивающуюся область с широким спектром применений. Его потенциал охватывает множество сфер деятельности, от безопасности и навигации до медицины и образования.

Основные направления применения:

1. Безопасность и контроль:

• Распознавание лиц и биометрии (отпечатки пальцев, радужка) для автоматизированных систем видеонаблюдения и контроля.
• Обнаружение аномального поведения в потоке видеоизображений.

2. Навигация и управление:

• Автономная навигация транспортных средств (беспилотные автомобили, поезда, самолеты, корабли, космические аппараты) с использованием компьютерного зрения для определения расстояния до препятствий, распознавания дорожных знаков и разметки, автоматической парковки.

3. Промышленность и производство:

• Автоматизация роботизированных систем в горнодобывающей промышленности, на производстве и в сельском хозяйстве.
• Распознавание жестов для взаимодействия человека с роботами.

4. Анализ изображений:

• Автоматическое распознавание номерных знаков транспортных средств.
• Классификация объектов на спутниковых снимках.

5. Генерация и обработка изображений:

• Генеративные модели искусственного интеллекта для создания синтетических изображений по текстовым запросам.
• Анализ произведений искусства (атрибуция, выявление подделок).
• Интеллектуальный поиск изображений в библиотеках и базах данных.
• Выявление фальшивых видео (дипфейков).
• Визуализация синтезированных сцен в кинематографе, мультипликации и компьютерных играх.

6. Дефектоскопия:

• Мониторинг состояния конструкций: поиск трещин и повреждений в мостах, зданиях, железнодорожных путях, трубопроводах.
• Поиск дефектов в корпусах судов и подвижном составе.

7. Биомедицина:

• Автоматическая обработка медицинских изображений (рентген, МРТ, КТ).
• Создание искусственных глаз (бионических протезов).

8. Обработка документов:

• Распознавание текста и оперирование документами.

9. Образование:

• Обучение в сфере робототехники.
• Фиксация поведения экзаменуемых.

10. Экология:

• Превентивный визуальный контроль угроз (сходы селей, лавин, вулканическая активность).
• 3D-картирование подводных и подземных полостей.

Ограничения:

Несмотря на стремительный прогресс, технологии компьютерного зрения сталкиваются с определенными ограничениями. Неблагоприятные погодные условия (дождь, снег, туман), яркое солнце, сотрясения камеры могут усложнять получение и обработку изображений. Сложный фон и низкая контрастность также могут создавать трудности при автоматическом извлечении признаков.

В целом, компьютерное зрение открывает безграничные возможности для инноваций и развития во многих областях. Успехи в этой сфере будут зависеть от дальнейшего совершенствования технологий оптических устройств, алгоритмов обработки изображений и способности систем адаптироваться к изменяющимся условиям.

РЕГУЛИРОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Проведенный анализ российского законодательства и правовых норм ведущих технологически развитых стран показал, что, несмотря на отсутствие прямого целенаправленного регулирования компьютерного зрения, в каждом из таких государств действует обширная система нормативных актов. Данные акты регламентируют разработку, патентование, тестирование и применение цифровых технологий, активно использующих решения и системы компьютерного зрения. К ним относятся системы видеонаблюдения и распознавания лиц, дроны различного назначения, а также медицинские приложения для анализа медицинских изображений.

Следует отметить, что производные вопросы, связанные с использованием компьютерного зрения, подпадают под более широкое регулирование.

Так, внедрение в медицинскую практику устройств, использующих алгоритмы компьютерного зрения для обработки медицинских изображений, поднимает вопрос о юридической ответственности в случае ошибки. Законодательная база в сфере медицинского права пока не успевает за стремительным развитием технологий.

Что касается биометрического распознавания, то данная область достаточно исчерпывающе урегулирована. Компьютерное зрение, давно применяемое в биометрических приложениях для распознавания отпечатков пальцев, лиц, номерных знаков и т.д., имеет солидную правовую базу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Как отмечал ещё в 1987 году Майкл Брэди, интеллектуальное зрение обладает огромным потенциалом для будущего. Его достижения уже принесли значительные результаты в различных областях, и коммерциализация новых разработок происходит стремительно. Кроме того, перспективные исследования, которые в скором времени дадут практические плоды, активно ведутся.

Компьютерное зрение, превосходящее по многим характеристикам биологические аналоги благодаря инженерным и техническим решениям, представляет собой прорывную технологию с революционным потенциалом.

ЗАКАЗАТЬ СИСТЕМУ