Kecerdasan Buatan (AI) berdiri sebagai mercu tanda inovasi dalam bidang teknologi, memacu kemajuan yang pernah dianggap tidak dapat dicapai. Pada terasnya, AI merangkumi keupayaan komputer untuk melaksanakan tugas yang secara tradisinya dikaitkan dengan makhluk pintar. Dalam domain yang luas ini terdapat dua komponen penting: Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL).
Memahami Asas: AI, ML dan DL
Kecerdasan Buatan merangkumi keupayaan komputer untuk meniru tingkah laku pintar, seperti pembelajaran, penaakulan dan penyelesaian masalah. Pembelajaran Mesin, subset AI, menumpukan pada membangunkan algoritma yang membolehkan sistem belajar dan menambah baik daripada pengalaman. Tidak seperti pengaturcaraan tradisional, di mana peraturan ditakrifkan secara eksplisit, algoritma ML bergantung pada data untuk membuat keputusan dan ramalan termaklum.
Pembelajaran Dalam, seterusnya, mewakili cawangan khusus dalam paradigma ML. Ia beroperasi dengan mempelajari perwakilan data melalui lapisan abstraksi yang semakin bermakna. Rangkaian saraf ini, diilhamkan oleh struktur otak manusia, cemerlang dalam tugas seperti pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan banyak lagi.
Menyahmistikan Pembelajaran Mendalam: Anatomi Rangkaian Neural Dalam
Di tengah-tengah Pembelajaran Dalam terletak seni bina rangkaian saraf dalam. Rangkaian ini terdiri daripada lapisan yang saling berkaitan, masing-masing menyumbang kepada mengekstrak ciri rumit daripada data mentah. Rangkaian saraf dalam biasa terdiri daripada:
Lapisan Input: Menerima input data.
Lapisan Normalisasi: Skala data input kepada julat yang sesuai.
Lapisan Konvolusi: Menggunakan penapis untuk mengesan ciri dalam input.
Lapisan Tersembunyi: Lapisan berturut-turut yang mengekstrak perwakilan hierarki.
Lapisan Output: Menghasilkan output akhir berdasarkan perwakilan yang dipelajari.
Pemprosesan Imej: Membongkar Kanvas Digital
Sebagai perwakilan digital maklumat visual, imej berfungsi sebagai asas untuk pelbagai aplikasi daripada diagnostik perubatan kepada kenderaan autonomi. Memahami asas pemprosesan imej adalah penting untuk memanfaatkan kuasa data visual.
Dibentangkan pada 2023 3rd Persidangan Antarabangsa mengenai Grafik Komputer, Imej dan Maya (AASIP 2023), artikel ini meneroka integrasi AI dan pemprosesan imej, memberi penerangan tentang kemajuan dan kemungkinan yang didedahkan dalam bidang tersebut.
Langkah-langkah Penting dalam Pemprosesan Imej
Pemprosesan imej merangkumi satu siri operasi untuk meningkatkan, menganalisis dan mentafsir data visual. Langkah-langkah utama termasuk:
Pemerolehan Imej: Mendapatkan semula imej daripada sumber perkakasan.
Peningkatan Imej: Menyerlahkan ciri minat dalam imej.
Pemulihan Imej: Meningkatkan kualiti imej terdegradasi.
Pemprosesan Imej Warna: Memanipulasi maklumat warna untuk analisis dan visualisasi.
Pembahagian: Membahagikan imej kepada kawasan yang bermakna.
Pengiktirafan: Menetapkan label atau klasifikasi kepada objek dalam imej.
Aplikasi Pemprosesan Imej di Dunia Nyata
Kesan pemprosesan imej bergema merentasi pelbagai domain:
Pengambilan Imej Perubatan: Memudahkan pengesanan penyakit awal dan perancangan rawatan.
Teknologi Penderiaan Trafik: Mendayakan pengurusan trafik yang cekap melalui analisis video.
Pengesanan Muka: Memperkasakan sistem keselamatan, biometrik dan aplikasi media sosial.
Pembinaan Semula Imej: Memulihkan dan mempertingkatkan imej yang rosak atau rosak.
Kelebihan dan Prospek Masa Depan
Faedah pemprosesan imej melangkaui visualisasi semata-mata:
Tafsiran Dipertingkatkan: Memperbaik imej untuk tafsiran manusia dan mesin.
Pengekstrakan Data: Mengekstrak pandangan dan maklumat berharga daripada data visual.
Manipulasi Serbaguna: Memanipulasi sifat imej untuk pelbagai aplikasi.
Penghantaran lancar: Memudahkan penghantaran imej elektronik merentasi platform.
Semasa kami merentasi alam Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam, kami membuka kunci sempadan baharu inovasi dan penemuan. Pemprosesan imej ialah bukti kuasa transformatif teknologi, merapatkan jurang antara data mentah dan cerapan yang boleh diambil tindakan. Semasa kami memulakan perjalanan penerokaan ini, gabungan AI dan pemprosesan imej menjanjikan untuk membentuk semula industri, mentakrifkan semula kemungkinan dan memperkasakan manusia dengan cara yang tidak pernah berlaku sebelum ini.
Mengenai Pengarang:
ASSOC. PROF. Ts. DR. RAJAMOHAN PARTHASARATHY
Profesor Madya dan Penyelaras Utama untuk Pusat Keselamatan Rangkaian & IoT,
Fakulti Kejuruteraan, Alam Bina & Teknologi Maklumat, Universiti SEGi
Prof. Prof Ts. Dr. Rajamohan ialah ahli akademik dan penyelidik yang dihormati dengan pengkhususan dalam Rangkaian Komputer, Keselamatan dan Kepintaran Buatan. Dengan ijazah Sarjana Muda dalam Fizik dan ijazah lanjutan, termasuk Sarjana dalam Aplikasi Komputer (MCA), Sarjana Teknologi (MTech-Kejuruteraan Sains Komputer) dan PhD dalam Sains Komputer, perjalanan akademiknya mencerminkan komitmen terhadap kecemerlangan. Minat penyelidikannya merangkumi pelbagai bidang, termasuk Keselamatan Siber, Pelaksanaan Rangkaian Peribadi Maya dan Keselamatan Pengkomputeran Awan. Diiktiraf atas sumbangannya, beliau memegang gelaran profesional seperti Chartered Engineer (C.Eng.) dan Keahlian Fellowship daripada institusi berprestij. Dengan lebih 28 tahun pengalaman akademik dan 2 tahun dalam industri, beliau membimbing sarjana penyelidikan dan telah menerbitkan 64 artikel dalam jurnal bereputasi. Selain itu, beliau berkhidmat sebagai editor/penilai untuk lapan jurnal antarabangsa, menyumbang secara signifikan kepada komuniti akademik.