Ein Computer Vision Test stellt eine Reihe von Herausforderungen an einen Sehalgorithmus und notiert Antworten. Die Entwicklung von Computer Vision unterstützt Aktivitäten wie automatisierte Bildverarbeitung, Patientendiagnose und Roboterbewegungen. Einrichtungen, die sich für dieses Thema interessieren, verwenden Tests, um das Leistungsniveau zu bestimmen, das sie mit verschiedenen Algorithmen und Programmen erreichen können. Auf diese Weise können sie feststellen, wo ihre Arbeit verbessert werden muss und welche Arten von Verbesserungen sie vornehmen müssen, um einen Algorithmus funktionsfähiger zu machen.
Wie das menschliche Gehirn kann ein Computer als Prozessor für visuelle Informationen fungieren, wobei Kameras für die visuelle Eingabe verwendet werden. Computer Vision kann von relativ einfachen Prozessen wie dem Erkennen eines bestimmten Objekts im Gesichtsfeld bis hin zu komplexeren Analysen reichen. Dies geschieht sowohl durch Programmierung als auch durch Training, das Computer-Vision-Tests umfasst, um Programme herauszufordern. Für einen Computer Vision Test wird normalerweise ein Labor benötigt, um Variablen zu kontrollieren und auf Hochgeschwindigkeits-Verarbeitungsgeräte zuzugreifen.
In einem Computer Vision Test kann der Algorithmus mit einer Reihe von Challenge-Bildern präsentiert werden. Diese können in ihrer Komplexität variieren und können Referenz- und Testbilder sowie Ziele umfassen, um zu sehen, wie sie auf die Mischung als Ganzes reagieren. Bei einem Gesichtserkennungsprogramm möchten Programmierer beispielsweise, dass der Computer menschliche Gesichter erkennt und nicht von Dingen verwirrt wird, die wie Gesichter aussehen könnten, wie etwa einem Foto eines seltsam geformten Felsens. Die Tester programmieren den Computer so, dass er als Reaktion auf die visuelle Eingabe eine Ausgabe anbietet, z. B. das Umkreisen eines Gesichts oder das Aufleuchten einer Anzeigelampe.
Standbilder sind nicht das einzige, was in einem Computer Vision Test verwendet werden kann. Computer können auch mit Video- und Live-Echtzeitereignissen arbeiten. Sie müssen möglicherweise in der Lage sein, bestimmte Ziele in Bewegung zu verfolgen und eine Vielzahl von Operationen durchzuführen. Zum Beispiel können die Visier- und Zielsysteme in Militärflugzeugen einem Ziel folgen und Flugbahnen und andere Parameter zum Nutzen des Piloten automatisch aktualisieren. Ruhiger kann die Live-Bildverfolgung für Leute wie Sportfotografen nützlich sein, die bei der Arbeit mit schnellen Motiven wie Rennpferden auf schnelle Autofokus-Funktionen angewiesen sind.
Eine Vielzahl von Tests kann verwendet werden, um ein Programm an seine Grenzen zu bringen. Wenn die Tester Schwachstellen erkennen, können sie das Programm anpassen und erneut testen. Lernfähige Algorithmen können für solche Aktivitäten entscheidend sein, da das Programm mit jedem Computer Vision Test intelligenter werden kann. Es lernt aus seinen Fehlern und speichert diese Informationen zum späteren Nachschlagen, um die Wahrscheinlichkeit von falsch positiven oder negativen Ergebnissen zu minimieren.