Computer Vision bezeichnet den Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die es Computern ermöglichen, visuelle Daten wie Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen. Dieser Bereich kombiniert Methoden der Mustererkennung, maschinellen Lernens und Bildverarbeitung, um maschinelles Sehen zu ermöglichen.
Ein zentraler Aspekt von Computer Vision ist die Fähigkeit, Objekte, Personen und Szenen in Bildern oder Videos zu erkennen und zu klassifizieren. Dazu gehören Techniken wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und die Analyse von Bewegungen. Diese Fähigkeiten ermöglichen Anwendungen wie automatisierte Überwachung, selbstfahrende Fahrzeuge, medizinische Bildanalyse und vieles mehr.
Computer Vision basiert auf komplexen Algorithmen, die in der Lage sind, Muster in visuellen Daten zu erkennen. Eine wichtige Rolle spielen hierbei neuronale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Diese Netze können durch maschinelles Lernen aus großen Datensätzen lernen, bestimmte Merkmale in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.
Die Bedeutung von Computer Vision liegt in seiner Vielseitigkeit. In der Industrie wird es beispielsweise für Qualitätskontrolle, Automatisierung und Robotik eingesetzt. Im Gesundheitswesen hilft es bei der Diagnose von Krankheiten durch die Analyse von Röntgenbildern oder anderen medizinischen Bildern. In der Logistik und im Einzelhandel wird Computer Vision genutzt, um Inventar zu verwalten, Kundenverhalten zu analysieren oder automatische Kassensysteme zu betreiben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Computer Vision eine Schlüsseltechnologie der künstlichen Intelligenz ist, die es Computern ermöglicht, die visuelle Welt zu verstehen und darauf zu reagieren. Durch die Kombination von maschinellem Lernen und Bildverarbeitung eröffnet sie neue Möglichkeiten in vielen Branchen und Anwendungsgebieten.