Un test di visione artificiale presenta una serie di sfide per un algoritmo di visione e annota le risposte. Lo sviluppo della computer vision supporta attività come l’elaborazione automatizzata delle immagini, la diagnosi del paziente e il movimento del robot. Le strutture interessate a questo argomento utilizzano i test per determinare il livello di prestazioni che possono ottenere con vari algoritmi e programmi. Questo può aiutarli a determinare dove il loro lavoro necessita di miglioramenti e quali tipi di miglioramenti attuare per rendere un algoritmo più funzionale.
Come il cervello umano, un computer può fungere da processore per le informazioni visive, con l’uso di telecamere per l’input visivo. La visione artificiale può variare da processi relativamente semplici come il riconoscimento di un elemento specifico nel campo visivo ad analisi più complesse. Questo viene fatto attraverso la programmazione e la formazione, che prevede test di visione artificiale per sfidare i programmi. Di solito è necessario un laboratorio per un test di visione artificiale per controllare le variabili e accedere alle apparecchiature di elaborazione ad alta velocità.
In un test di visione artificiale, l’algoritmo può essere presentato con una serie di immagini di sfida. Questi possono variare in complessità e possono includere immagini di riferimento e di prova, nonché obiettivi, per vedere come risponde alla miscela nel suo insieme. Per un programma di riconoscimento facciale, ad esempio, i programmatori vogliono che il computer rilevi i volti umani e non venga confuso da cose che potrebbero sembrare facce, come una fotografia di una roccia dalla forma strana. I tester programmano il computer per offrire un’uscita, come girare un volto o illuminare una spia luminosa, in risposta all’input visivo.
Le immagini fisse non sono l’unica cosa che può essere utilizzata in un test di visione artificiale. I computer possono anche lavorare con video ed eventi in tempo reale dal vivo. Potrebbe essere necessario essere in grado di tracciare obiettivi specifici in movimento ed eseguire una serie di operazioni. Ad esempio, i sistemi di puntamento e puntamento negli aerei militari possono seguire un bersaglio e aggiornare automaticamente le traiettorie e altri parametri a vantaggio del pilota. Più pacificamente, il monitoraggio delle immagini dal vivo può essere utile per persone come i fotografi sportivi, che possono fare affidamento su funzioni di messa a fuoco automatica rapida quando lavorano con soggetti veloci come i cavalli da corsa.
È possibile utilizzare una varietà di test per spingere un programma al limite. Quando i tester identificano i punti deboli, possono apportare modifiche al programma e testarlo nuovamente. Gli algoritmi in grado di apprendere possono essere fondamentali per questo tipo di attività, poiché il programma può diventare più intelligente con ogni test di visione artificiale. Impara dai propri errori e archivia queste informazioni per riferimento futuro, per ridurre al minimo la possibilità di falsi positivi o negativi.