การมองเห็นเป็นประสาทสัมผัสที่สำคัญอย่างยิ่งของมนุษย์ ช่วยให้เราสามารถรับรู้ สำรวจเรียนรู้ และโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมได้อย่างง่ายดาย คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision: CV) คือ สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่มุ่งหวังสร้างความสามารถอันทรงพลังนี้ให้กับเครื่องจักร โดยมุ่งเน้นการพัฒนาเทคนิคเพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์ดึงข้อมูลที่มีความหมายจากรูปภาพและวิดีโอ ไปไกลกว่าแค่พิกเซล และ “มองเห็น” โลกได้อย่างแท้จริง
คอมพิวเตอร์วิทัศน์ทำงานอย่างไร
หัวใจสำคัญของคอมพิวเตอร์วิทัศน์ คือ อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ลองมาดูขั้นตอนสำคัญๆ ดังนี้
-
การรับภาพ (Image Acquisition): เริ่มต้นด้วยการเก็บภาพหรือวิดีโอ อาจมาจากกล้อง เซ็นเซอร์ หรือแหล่งข้อมูลดิจิทัลที่มีอยู่แล้ว
-
การปรับภาพเบื้องต้น (Preprocessing): ข้อมูลภาพดิบมักต้องได้รับการเตรียมความพร้อมก่อนวิเคราะห์ ซึ่งอาจรวมถึงการลดสัญญาณรบกวน ปรับขนาดภาพ แก้ไขสี หรือปรับแต่งอื่นๆ เพื่อยกระดับคุณภาพข้อมูล
-
การแยกฟีเจอร์ (Feature Extraction): มนุษย์สามารถจดจำวัตถุได้อย่างง่ายดายโดยโฟกัสที่ฟีเจอร์ที่สำคัญ เช่น รูปร่าง ขอบ พื้นผิว และสี ในทางเดียวกัน อัลกอริทึม CV จะทำการระบุและแยกฟีเจอร์ภาพที่โดดเด่นเหล่านี้ออกมาจากข้อมูลภาพ
-
การตรวจจับและจำแนกวัตถุ (Object Detection and Classification): จากฟีเจอร์ที่แยกได้ โมเดล CV จะถูกฝึกฝนให้ตรวจจับและจำแนกวัตถุที่ปรากฏในภาพ ซึ่งอาจรวมถึงการวาดกรอบ (bounding box) รอบวัตถุที่น่าสนใจ หรือติดป้ายกำกับด้วยชื่อ (เช่น “รถยนต์” “คน” “ต้นไม้”)
-
การแบ่งเซ็กเมนต์เชิงความหมาย (Semantic Segmentation): เทคนิคนี้จะละเอียดกว่าเดิม โดยทำการจำแนกทุกพิกเซลของภาพออกเป็นประเภทที่แตกต่างกัน (เช่น ถนน อาคาร ฟ้า) ช่วยให้เข้าใจฉากในภาพได้ดียิ่งขึ้น
-
ความเข้าใจภาพ (Image Understanding): เป้าหมายสูงสุดของ CV คือ การช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจบริบทของภาพ ความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุ และแม้กระทั่งตีความกิจกรรมที่เกิดขึ้นเบื้องหลัง
การประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์
คอมพิวเตอร์วิทัศน์ กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ และมีผลกระทบในวงกว้าง ดังนี้
-
รถยนต์ไร้คนขับ: CV ทำหน้าที่เป็นสายตาให้รถยนต์ไร้คนขับ ช่วยให้สามารถตรวจจับเลน สัญญาณจราจร คนเดินเท้า และยานพาหนะอื่นๆ เพื่อการขับขี่ที่ปลอดภัย
-
ภาพทางการแพทย์: อัลกอริทึมสามารถช่วยวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น X-ray, CT scan หรือ MRI ช่วยในการวินิจฉัยโรคและยกระดับผลลัพธ์ด้านสุขภาพ
-
การผลิตและควบคุมคุณภาพ: CV ช่วยให้การตรวจจับข้อบกพร่อง การรักษาความสม่ำเสมอของผลิตภัณฑ์ และการปรับกระบวนการผลิตให้เหมาะสม เป็นไปโดยอัตโนมัติ นำไปสู่สินค้าที่มีคุณภาพสูงขึ้นและลดการสูญเสีย
-
ความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัย: การจดจำใบหน้า การตรวจสอบฝูงชน และการตรวจจับความผิดปกติ เป็นเทคนิคสำคัญในการยกระดับระบบรักษาความปลอดภัย
-
ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: ระบบค้นหารูปภาพ
