Sejarah Komputer Vision
1960-an
Pada akhir 1960-an, visi komputer di mulai di universitas yang memelopori kecerdasan buatan . Itu di maksudkan untuk meniru sistem visual manusia, sebagai batu loncatan untuk memberi robot perilaku cerdas. Pada tahun 1966, di yakini bahwa ini dapat dicapai melalui proyek musim panas, dengan memasang kamera ke komputer dan memintanya “menggambarkan apa yang dilihatnya”.
Apa yang membedakan visi komputer dari bidang umum pemrosesan gambar digital pada waktu itu adalah keinginan untuk mengekstraksi struktur tiga dimensi dari gambar dengan tujuan mencapai pemahaman adegan penuh. Studi pada 1970-an membentuk fondasi awal untuk banyak algoritma visi komputer yang ada saat ini, termasuk ekstraksi tepi dari gambar, pelabelan garis, pemodelan non-polihedral dan polihedral , representasi objek sebagai interkoneksi struktur yang lebih kecil, aliran optik, dan estimasi gerak .
Dekade berikutnya melihat studi berdasarkan analisis matematis yang lebih ketat dan aspek kuantitatif dari visi komputer. Ini termasuk konsep ruang-skala , inferensi bentuk dari berbagai isyarat seperti bayangan, tekstur dan fokus, dan model kontur yang di kenal sebagai ular . Para peneliti juga menyadari bahwa banyak dari konsep matematika ini dapat di perlakukan dalam kerangka optimasi yang sama seperti regularisasi dan bidang acak Markov .
1990-an
Pada 1990-an, beberapa topik penelitian sebelumnya menjadi lebih aktif daripada yang lain. Penelitian dalam rekonstruksi 3-D proyektif menyebabkan pemahaman yang lebih baik tentang kalibrasi kamera . Dengan munculnya metode optimasi untuk kalibrasi kamera, di sadari bahwa banyak ide telah di eksplorasi dalam teori penyesuaian bundel dari bidang fotogrametri . Hal ini menyebabkan metode untuk rekonstruksi 3-D jarang adegan dari beberapa gambar . Kemajuan di buat pada masalah korespondensi stereo padat dan teknik stereo multi-tampilan lebih lanjut. Pada saat yang sama, variasi potongan grafik di gunakan untuk menyelesaikan segmentasi citra . Dekade ini juga menandai pertama kalinya teknik pembelajaran statistik digunakan dalam praktik untuk mengenali wajah dalam gambarEigenface) . Menjelang akhir 1990-an, perubahan signifikan terjadi dengan meningkatnya interaksi antara bidang grafik komputer dan visi komputer. Ini termasuk rendering berbasis gambar morphing gambar, interpolasi tampilan, jahitan gambar panorama dan rendering bidang cahaya awal .
Pekerjaan terbaru telah melihat kebangkitan metode berbasis fitur buatan. Yang di gunakan bersama dengan teknik pembelajaran mesin dan kerangka kerja pengoptimalan yang kompleks. Kemajuan teknik Deep Learning telah membawa kehidupan lebih lanjut ke bidang visi komputer. Keakuratan algoritme pembelajaran mendalam pada beberapa kumpulan data visi komputer benchmark untuk tugas-tugas mulai dari klasifikasi, segmentasi, dan aliran optik telah melampaui metode sebelumnya
Tempat Kursus Ilmu Robotic : Sari Teknologi
Baca artikel lainnya : Pelatihan Robotik