الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات وأنظمة تتيح للآلات فهم الصور ومقاطع الفيديو وتحليلها كما يفعل الإنسان. تستخدم هذه التقنية في مجموعة متنوعة من التطبيقات وتحقق تقدمًا كبيرًا بفضل التطور في التعلم العميق وشبكات الأعصاب الاصطناعية.

أهم تطبيقات الرؤية الحاسوبية في الذكاء الاصطناعي

1. التعرف على الصور والأشياء

   • تحديد وتصنيف الكائنات في الصور والفيديوهات مثل الأشخاص، السيارات، أو المنتجات.
   • تستخدم في التطبيقات الأمنية (الكاميرات الذكية) وفي التسوق الإلكتروني (تحليل المنتجات).

2. التعرف على الوجوه

   • أنظمة الأمن والمصادقة التي تعتمد على تحديد هوية الأشخاص باستخدام ملامح الوجه.
   • أمثلة: فتح الهواتف الذكية، التعرف على المجرمين في الأماكن العامة.

3. تحليل الفيديوهات

   • مراقبة النشاط في الأماكن العامة لاكتشاف السلوكيات غير الطبيعية.
   • إدارة المرور بتحليل تدفق السيارات والمشاة في الوقت الفعلي.

4. الرعاية الصحية

   • تحليل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي) لتشخيص الأمراض.
   • تحسين دقة العمليات الجراحية من خلال الروبوتات المزودة بأنظمة رؤية.

5. الزراعة الذكية

   • مراقبة صحة النباتات باستخدام الصور الجوية وتحليلها لاكتشاف الأمراض أو تحسين الري.

6. التصنيع والجودة

   • اكتشاف العيوب في المنتجات خلال خطوط الإنتاج في المصانع.

أحدث الاتجاهات في الرؤية الحاسوبية

1. النماذج التوليدية (Generative Models)

   • استخدام خوارزميات توليد الصور لإنشاء صور جديدة أو تحسين الصور الموجودة.
   • أمثلة: تطبيقات تعديل الصور وتصميم النماذج ثلاثية الأبعاد.

2. القيادة الذاتية

   • السيارات ذاتية القيادة تعتمد بشكل كبير على الرؤية الحاسوبية لتحليل الطرق، التعرف على إشارات المرور، ورصد المشاة.

3. دمج التقنيات متعددة الوسائط

   • الجمع بين تحليل الصور، النصوص، والصوت في تطبيقات ذكية، مثل المساعدات الافتراضية التي تستخدم إشارات الوجه والنبرة لتحليل الحالة العاطفية.

التحديات الرئيسية

• الخصوصية والأمان: استخدام تقنية التعرف على الوجوه يثير قضايا تتعلق بالخصوصية.
• الأخطاء والتفسير: أحيانًا تُخطئ النماذج في تحليل الصور، مما قد يؤدي إلى قرارات غير صحيحة في الأنظمة الحساسة.
• الاحتياج للبيانات الكبيرة: تدريب النماذج يتطلب كميات ضخمة من البيانات عالية الجودة.