AI ในงาน Computer Vision มีอะไรบ้าง ยกตัวอย่างพร้อมอธิบาย มา 10 ตัวอย่าง

การประยุกต์ใช้ AI ในงาน Computer Vision นั้นหลากหลายและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยสามารถยกตัวอย่างการใช้งานได้ดังนี้:

1. จดจำใบหน้า (Facial Recognition):

AI ใช้เทคนิค Computer Vision เพื่อจดจำใบหน้าของบุคคลเฉพาะ มักใช้ในการปลดล็อคโทรศัพท์หรือระบบความปลอดภัยทั้งในสนามบินและที่ทำงาน.

ตัวอย่างโค้ด (Python):

import cv2
import face_recognition

# โหลดภาพใบหน้าที่จะใช้เป็น reference
reference_image = face_recognition.load_image_file("reference.jpg")
reference_face_encoding = face_recognition.face_encodings(reference_image)[0]

# โหลดภาพที่ต้องการจดจำ
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

# ตรวจสอบว่าใบหน้าตรงกันหรือไม่
results = face_recognition.compare_faces([reference_face_encoding], unknown_face_encoding)
if results[0]:
    print("ใบหน้าตรงกัน!")
else:
    print("ใบหน้าไม่ตรงกัน!")

2. ตรวจจับวัตถุ (Object Detection):

การใช้ AI เพื่อตรวจหาวัตถุต่างๆ ในภาพหรือวิดีโอ สามารถใช้ในการตรวจจับป้ายจราจร, ระบุสปีชีส์ของสัตว์, หรือเพื่อการวิเคราะห์ภาพจากกล้องวงจรปิด.

3. การวิเคราะห์การเคลื่อนไหว (Motion Analysis):

AI ใน Computer Vision สามารถทำการตรวจจับและวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของวัตถุหรือบุคคล เช่น ในการวิเคราะห์ท่าทางนักกีฬาสำหรับการฝึกอบรมหรือการฟื้นฟูสมรรถภาพ.

4. การเข้าใจฉาก (Scene Understanding):

AI สามารถวิเคราะห์และเข้าใจบริบทของฉากที่ปรากฏในภาพหรือวิดีโอ ซึ่งสามารถใช้ในการนำทางของรถยนต์ไร้คนขับหรือการวิเคราะห์เนื้อหาวิดีโอทางอินเทอร์เน็ต.

5. การประมวลผลภาพการแพทย์ (Medical Image Processing):

AI ใช้ในการวิเคราะห์ภาพการแพทย์ เช่น MRI หรือ CT scan เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคหรือการวางแผนการรักษา.

6. การปรับปรุงคุณภาพภาพ (Image Enhancement):

AI มีส่วนสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพของภาพที่มีความคมชัดต่ำ หรือการลด noise ในภาพ ทำให้ภาพที่มีคุณภาพไม่ดีสามารถใช้งานได้ดียิ่งขึ้น.

7. การจำแนกประเภทรูปภาพ (Image Classification):

AI ใช้ Computer Vision เพื่อจัดหมวดหมู่ภาพตามสิ่งที่ปรากฏขึ้นในภาพ ซึ่งสามารถช่วยในการจัดการกับจำนวนภาพที่มีอย่างมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต.

8. การตรวจจับป้ายทะเบียนรถยนต์ (License Plate Recognition):

AI เป็นเครื่องมือที่นิยมใช้ในการตรวจจับและอ่านป้ายทะเบียนรถอัตโนมัติ เพื่อการควบคุมการเข้า-ออกบุคคลและยานพาหนะ.

9. การประยุกต์ใช้งานในการค้าปลีก (Retail Applications):

ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีการจดจำวัตถุใช้ในการตรวจสอบสินค้าหรือการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคในร้านค้า.

10. การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis):

Computer Vision ร่วมกับ AI สามารถวิเคราะห์การแสดงออกทางใบหน้าเพื่อตรวจสอบความรู้สึกและอารมณ์ของบุคคล ซึ่งใช้ในการวิจัยทางการตลาดและการบริการลูกค้า.

การประยุกต์ใช้ AI ในแต่ละด้านของ Computer Vision ที่กล่าวมานี้ เป็นการพัฒนาที่นำไปใช้ประโยชน์ได้หลากหลายและกระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง และสำหรับท่านใดที่สนใจในการต่อยอดความรู้ไปในทางการเขียนโปรแกรมด้านนี้ เราขอแนะนำให้ท่านพิจารณาศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม AI และ Computer Vision ที่ EPT ซึ่งมีหลักสูตรที่จะช่วยให้คุณสามารถค้นพบโลกที่น่าตื่นเต้นของเทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ได้.

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/