Penjelasan Lengkap Computer Vision

Apa itu Computer Vision

Penglihatan komputer (computer vision) adalah bidang antardisiplin yang melibatkan ilmu komputer, penglihatan manusia, dan kecerdasan buatan (AI) untuk memungkinkan komputer memahami gambar dan video. Computer vision memungkinkan komputer untuk melihat dan memahami dunia sekitarnya layaknya manusia.

Secara lebih rinci, Computer vision adalah bidang yang mempelajari bagaimana cara mendesain dan membangun algoritma dan sistem komputer yang dapat memperoleh pemahaman tingkat tinggi dari masukan data berupa gambar atau video digital. Dari perspektif teknik, bidang ini berupaya mengotomasikan tugas-tugas yang dapat dilakukan oleh sistem penglihatan manusia.

Kenapa Computer Vision itu Penting

Computer vision penting karena memungkinkan komputer untuk melihat dan memahami dunia sekitarnya layaknya manusia. Hal ini membuka berbagai kemungkinan baru untuk berbagai aplikasi di berbagai bidang, seperti transportasi, keamanan, industri, kesehatan, dan hiburan.

Berikut adalah beberapa alasan mengapa computer vision penting:

• Meningkatkan efisiensi dan produktivitas: Computer vision dapat digunakan untuk mengotomatiskan berbagai tugas yang sebelumnya dilakukan oleh manusia, seperti inspeksi kualitas produk, pengendalian lalu lintas, dan pengawasan keamanan. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas di berbagai industri.
• Meningkatkan keselamatan dan keamanan: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan sistem keselamatan dan keamanan yang lebih canggih, seperti sistem deteksi objek mencurigakan, sistem pengenalan wajah, dan sistem mobil otonom. Hal ini dapat membantu mengurangi kecelakaan dan kejahatan.
• Meningkatkan kualitas hidup: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan berbagai aplikasi yang dapat meningkatkan kualitas hidup kita, seperti sistem diagnosis penyakit yang lebih akurat, sistem operasi robotik yang lebih canggih, dan game dan aplikasi hiburan yang lebih realistis dan interaktif.

Penerapan Computer Vision

Computer vision dapat digunakan untuk berbagai aplikasi di berbagai bidang, seperti:

• Transportasi: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan sistem transportasi cerdas, seperti sistem pengenalan rambu lalu lintas, sistem pemandu kendaraan otonom, dan sistem pengontrol lampu lalu lintas.
• Keamanan: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan sistem keamanan yang lebih canggih, seperti sistem pengenalan wajah, sistem deteksi objek mencurigakan, dan sistem pengawasan otomatis.
• Industri: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan sistem kontrol kualitas produk, sistem inspeksi otomatis, dan sistem pemeliharaan prediktif.
• Kesehatan: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan sistem diagnosis penyakit, sistem operasi robotik, dan sistem pencitraan medis yang lebih akurat.
• Hiburan: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan game dan aplikasi hiburan yang lebih interaktif dan realistis.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan computer vision dalam kehidupan sehari-hari:

• Kamera ponsel: Kamera ponsel saat ini menggunakan computer vision untuk berbagai fitur, seperti autofokus, deteksi wajah, dan mode potret.
• Mobil otonom: Mobil otonom menggunakan computer vision untuk mendeteksi objek di jalan, seperti kendaraan lain, pejalan kaki, dan rambu lalu lintas.
• Sistem keamanan: Sistem keamanan di rumah dan kantor menggunakan computer vision untuk mendeteksi intrusi dan mengenali wajah.
• Aplikasi media sosial: Aplikasi media sosial seperti Facebook dan Instagram menggunakan computer vision untuk mendeteksi wajah dan objek di foto dan video.
• Game: Game modern menggunakan computer vision untuk menciptakan lingkungan yang lebih realistis dan interaktif.

Computer vision juga dapat diterapkan dalam AI tools untuk berbagai tujuan, seperti:

• Klasifikasi gambar: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan AI tools yang dapat mengklasifikasi gambar ke dalam kategori yang berbeda. Misalnya, AI tools ini dapat digunakan untuk mengklasifikasi gambar produk menjadi kategori makanan, minuman, atau pakaian.
• Deteksi objek: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan AI tools yang dapat mendeteksi objek dalam gambar atau video. Misalnya, AI tools ini dapat digunakan untuk mendeteksi kendaraan, pejalan kaki, atau rambu lalu lintas dalam gambar dari kamera lalu lintas.
• Segmentasi gambar: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan AI tools yang dapat segmentasi gambar, yaitu memisahkan objek dalam gambar dari latar belakangnya. Misalnya, AI tools ini dapat digunakan untuk segmentasi objek makanan dalam gambar resep masakan.
• Pelacakan objek: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan AI tools yang dapat melacak objek dalam video. Misalnya, AI tools ini dapat digunakan untuk melacak kendaraan dalam video dari kamera lalu lintas.
• Pengenalan wajah: Computer vision dapat digunakan untuk mengembangkan AI tools yang dapat mengenali wajah dalam gambar atau video. Misalnya, AI tools ini dapat digunakan untuk mengenali wajah pengguna saat membuka kunci ponsel atau mengakses aplikasi perbankan.

Cara Kerja Computer Vision

Computer vision bekerja dengan cara memproses gambar atau video untuk mengekstrak informasi yang berguna. Informasi ini dapat berupa bentuk objek, warna, tekstur, dan gerakan. Computer vision juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek dan orang tertentu dalam gambar atau video.

Algoritma computer vision biasanya menggunakan teknik machine learning untuk dilatih pada dataset gambar atau video yang besar. Setelah dilatih, algoritma computer vision dapat digunakan untuk memproses gambar atau video baru dan mengekstrak informasi yang berguna.

Berikut adalah langkah-langkah dasar cara kerja computer vision:

• Pengumpulan gambar atau video: Gambar atau video dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti kamera, sensor, dan internet.
• Preprocessing: Gambar atau video diproses untuk meningkatkan kualitasnya dan mengurangi noise.
• Feature extraction: Algoritma computer vision digunakan untuk mengekstrak fitur-fitur penting dari gambar atau video, seperti bentuk objek, warna, tekstur, dan gerakan.
• Classification atau detection: Algoritma computer vision digunakan untuk mengklasifikasikan objek atau orang dalam gambar atau video, atau untuk mendeteksi objek atau orang tertentu.
• Tracking: Algoritma computer vision dapat digunakan untuk melacak objek atau orang dalam video.
• 3D reconstruction: Algoritma computer vision dapat digunakan untuk merekonstruksi model 3D dari objek atau orang dalam gambar atau video.

Algoritma Computer Vision

Berikut adalah beberapa algoritma yang umum digunakan dalam computer vision:

• Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs adalah jenis jaringan saraf tiruan yang sangat efektif untuk tugas-tugas computer vision, seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar. CNNs bekerja dengan cara mengekstrak fitur-fitur penting dari gambar secara berurutan, mulai dari fitur-fitur tingkat rendah (seperti tepi dan sudut) hingga fitur-fitur tingkat tinggi (seperti bentuk objek dan tekstur).
• Region Proposal Networks (RPNs): RPNs adalah jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk mendeteksi objek dalam gambar. RPNs bekerja dengan cara menghasilkan proposal regions, yaitu kotak-kotak yang kemungkinan besar berisi objek. Proposal regions ini kemudian diklasifikasikan dan di-bounding box regression untuk menghasilkan deteksi objek yang akurat.
• YOLO (You Only Look Once): YOLO adalah jenis algoritma deteksi objek yang sangat cepat dan akurat. YOLO bekerja dengan cara memproses seluruh gambar sekaligus, daripada memproses bagian gambar secara terpisah. Hal ini membuat YOLO lebih cepat daripada algoritma deteksi objek lainnya, seperti RPNs.
• Mask R-CNN : Mask R-CNN adalah jenis algoritma segmentasi gambar yang sangat akurat. Mask R-CNN bekerja dengan cara menghasilkan mask untuk setiap objek dalam gambar, yaitu gambar hitam-putih yang menunjukkan piksel-piksel mana saja yang termasuk objek tersebut.
• Optical Flow : Optical flow adalah algoritma yang digunakan untuk menghitung gerakan objek dalam video. Optical flow bekerja dengan cara menghitung pergeseran piksel-piksel antara dua frame video yang berurutan.

Selain algoritma di atas, masih banyak lagi algoritma yang digunakan dalam computer vision. Berikut adalah beberapa contoh algoritma computer vision lainnya:

• SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): SIFT adalah algoritma yang digunakan untuk mendeteksi dan mencocokkan fitur-fitur dalam gambar. SIFT sangat efektif untuk tugas-tugas seperti penjahitan gambar (image stitching) dan pencocokan gambar (image matching).
• ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): ORB adalah algoritma yang mirip dengan SIFT, tetapi lebih cepat dan kurang kompleks. ORB sering digunakan untuk tugas-tugas computer vision real-time, seperti pelacakan objek (object tracking) dan navigasi visual (visual navigation).
• HOG (Histogram of Oriented Gradients): HOG adalah algoritma yang digunakan untuk mengekstrak fitur-fitur dari gambar. HOG sangat efektif untuk tugas-tugas klasifikasi gambar, seperti klasifikasi pejalan kaki (pedestrian classification) dan klasifikasi kendaraan (vehicle classification).
• DPM (Deformable Part Model): DPM adalah algoritma yang digunakan untuk mendeteksi objek dalam gambar. DPM bekerja dengan cara mencocokkan model objek ke gambar. DPM sangat efektif untuk mendeteksi objek yang bentuknya tidak teratur, seperti wajah manusia.

Keterbatasan / Kekurangan Computer Vision

Meskipun computer vision telah mengalami kemajuan yang pesat dalam beberapa tahun terakhir, masih ada beberapa keterbatasan dan kekurangan yang perlu diatasi. Berikut adalah beberapa di antaranya:

• Persyaratan data yang besar: Algoritma computer vision biasanya membutuhkan data yang besar untuk dilatih. Hal ini dapat menjadi tantangan bagi peneliti dan pengembang computer vision, terutama untuk tugas-tugas yang kompleks seperti deteksi objek dan segmentasi gambar.
• Kinerja yang buruk dalam kondisi yang menantang: Algoritma computer vision seringkali tidak dapat bekerja dengan baik dalam kondisi yang menantang, seperti pencahayaan yang buruk, cuaca buruk, dan objek yang terhalang. Hal ini karena algoritma computer vision dilatih pada data yang dikumpulkan dalam kondisi yang ideal.
• Biaya yang tinggi: Pengembangan dan penerapan sistem computer vision dapat membutuhkan biaya yang tinggi. Hal ini karena sistem computer vision membutuhkan perangkat keras dan perangkat lunak yang canggih.
• Masalah privasi: Penggunaan computer vision dapat menimbulkan masalah privasi. Misalnya, sistem pengenalan wajah dapat digunakan untuk melacak dan memonitor orang tanpa sepengetahuan atau persetujuan mereka.
• Kurangnya pemahaman semantik: Algoritma computer vision biasanya dapat mengenali objek dan orang dalam gambar atau video, tetapi belum dapat memahami makna dan konteksnya. Hal ini dapat membatasi kemampuan algoritma computer vision untuk memecahkan masalah yang kompleks.
• Keterbatasan komputasional: Algoritma computer vision seringkali membutuhkan sumber daya komputasi yang besar untuk berjalan. Hal ini dapat menjadi tantangan untuk menerapkan algoritma computer vision pada perangkat dengan sumber daya komputasi yang terbatas, seperti smartphone dan kamera.