Компьютерное зрение лекции. Программа "Компьютерное зрение" – Центр непрерывного образования – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики

Компьютерное зрение и распознавание изображений являются неотъемлемой частью (ИИ), который за прошедшие годы обрел огромную популярность. В январе этого года состоялась выставка CES 2017, где можно было посмотреть на последние достижения в этой сфере. Вот несколько интересных примеров использования компьютерного зрения, которые можно было увидеть на выставке.

8 примеров использования компьютерного зрения

1. Беспилотные автомобили

Самые крупные стенды с компьютерным зрением принадлежат автомобильной промышленности. В конце концов, технологии беспилотных и полуавтономных автомобилей работают, во многом, благодаря компьютерному зрению.

Продукты компании NVIDIA, которая уже сделала большие шаги в области глубинного обучения, используются во многих беспилотных автомобилях. Например, суперкомпьютер NVIDIA Drive PX 2 уже служит базовой платформой для беспилотников , Volvo, Audi, BMW и Mercedes-Benz.

Технология искусственного восприятия DriveNet от NVIDIA представляет собой самообучаемое компьютерное зрение, работающее на основе нейронных сетей. С ее помощью лидары, радары, камеры и ультразвуковые датчики способны распознавать окружение, дорожную разметку, транспорт и многое другое.

3. Интерфейсы

Технологии отслеживания движения глаз с помощью компьютерного зрения используется не только в игровых ноутбуках, но и в обычных, и корпоративных компьютерах, для того чтобы ими могли управлять люди, которые не могут воспользоваться руками. Tobii Dynavox PCEye Mini представляет собой устройство размером с шариковую ручку, которое станет идеальным и незаметным аксессуаром для планшетов и ноутбуков. Также эта технология отслеживания движения глаз используется в новых игровых и обычных ноутбуках Asus и смартфонах Huawei.

Тем временем продолжает развиваться жестовое управление (технология компьютерного зрения, которое может распознавать особые движения руками). Теперь оно будет использоваться в будущих автомобилях BMW и Volkswagen.

Новый интерфейс HoloActive Touch позволяет пользователям управлять виртуальными 3D-экранами и нажимать кнопки в пространстве. Можно сказать, что он представляет собой простую версию самого настоящего голографического интерфейса Железного человека (он даже точно так же реагирует легкой вибрацией на нажатие элементов). Благодаря таким технологиям, как ManoMotion , можно будет легко добавить жестовое управление практически в любое устройство. Причем для получения контроля над виртуальным 3D-объектом с помощью жестов ManoMotion использует обычную 2D-камеру, так что вам не понадобится никакое дополнительное оборудование.

Устройство eyeSight’s Singlecue Gen 2 использует компьютерное зрение (распознавание жестов, анализ лица, определение действий) и позволяет управлять с помощью жестов телевизором, «умной» системой освещения и холодильниками.

Hayo

Краудфандинговый проект Hayo , пожалуй, является самым интересным новым интерфейсом. Эта технология позволяет создавать виртуальные средства управления по всему дому - просто подняв или опустив руку, вы можете увеличить или уменьшить громкость музыки, или же включить свет на кухне, взмахнув рукой над столешницей. Все это работает благодаря цилиндрическому устройству, использующему компьютерное зрение, а также встроенную камеру и датчики 3D, инфракрасного излучения и движения.

4. Бытовые приборы

Дорогие камеры , которые показывают, что находится внутри вашего холодильника, уже не кажутся такими революционными. Но что вы скажете о приложении, которое анализирует изображение со встроенной в холодильник камеры и сообщает, когда у вас заканчиваются определенные продукты?

Элегантное устройство FridgeCam от Smarter крепится к стенке холодильника и может определять, когда истекает срок годности, сообщать, что именно находится в холодильнике, и даже рекомендовать рецепты блюд из выбранных продуктов. Устройство продается по неожиданно доступной цене - всего за $100.

5. Цифровые вывески

Компьютерное зрение может изменить то, как выглядят баннеры и реклама в магазинах, музеях, стадионах и развлекательных парках.

На стенде Panasonic была представлена демоверсия технологии проецирования изображения на флаги. С помощью инфракрасных маркеров, невидимых для человеческого глаза, и стабилизации видео, эта технология может проецировать рекламу на висящие баннеры и даже на флаги, развевающиеся на ветру. Причем изображение будет выглядеть так, будто бы оно действительно на них напечатано.

6. Смартфоны и дополненная реальность

Многие говорили об игре как о первом массовом приложении с элементами (AR). Однако как и другие приложения, пытающиеся запрыгнуть на AR-поезд, эта игра больше использовала GPS и триангуляцию, чтобы у пользователей возникло ощущение, что объект находится прямо перед ними. Обычно в смартфонах практически не используются настоящие технологии компьютерного зрения.

Однако в ноябре Lenovo выпустила Phab2 - первый смартфон с поддержкой технологии Google Tango . Эта технология представляет собой комбинацию датчиков и ПО с компьютерным зрением, которая может распознавать изображения, видео и окружающий мир в реальном времени с помощью линзы фотокамеры.

На выставке CES Asus впервые представила ZenPhone AR - смартфон с поддержкой Tango и Daydream VR от Google. Смартфон не только может отслеживать движения, анализировать окружение и точно определять положение, но и использует процессор Qualcomm Snapdragon 821, который позволяет распределять загрузку данных компьютерного зрения. Все это помогает применять настоящие технологии дополненной реальности, которые на самом деле анализируют обстановку через камеру смартфона.

Позже в этом году выйдет Changhong H2 - первый смартфон со встроенным молекулярным сканером. Он собирает свет, который отражается от объекта и разбивается на спектр, и затем анализирует его химический состав. Благодаря программному обеспечению, использующему компьютерное зрение, полученная информация может использоваться для разных целей - от выписки лекарств и подсчета калорий до определения состояния кожи и расчета уровня упитанности.

Область применения компьютерного зрения очень широка: от считывателей штрихкодов в супермаркетах до дополненной реальности. Из этой лекции вы узнаете, где используется и как работает компьютерное зрение, как выглядят изображения в цифрах, какие задачи в этой области решаются относительно легко, какие трудно, и почему.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут почерпнуть из нее много полезного.

Возможность видеть и распознавать объекты – естественная и привычная возможность для человека. Однако для компьютера пока что – это чрезвычайно сложная задача. Сейчас предпринимаются попытки научить компьютер хотя бы толике того, что человек использует каждый день, даже не замечая того.

Наверное, чаще всего обычный человек встречается с компьютерным зрением на кассе в супермаркете. Конечно, речь идет о считывании штрихкодов. Они были разработаны специально именно таким образом, чтобы максимально упростить компьютеру процесс считывания. Но есть и более сложные задачи: считывание номеров автомобилей, анализ медицинских снимков, дефектоскопия на производстве, распознавание лиц и т.д. Активно развивается применение компьютерного зрения для создания систем дополненной реальности.

Разница между зрением человека и компьютера

Компьютеру все это дается гораздо сложнее. И в первую очередь из-за проблемы накопления опыта. Нужно собрать огромное количество примеров, что пока что не очень получается.

Кроме того, человек при распознавании объекта всегда учитывает окружение. Если выдернуть объект из привычного окружения, узнать его станет заметно труднее. Тут тоже играет роль накопленный за жизнь опыт, которого у компьютера нет.

Мальчик или девочка?

Машинное обучение

Изображение в цифрах

К сожалению, RGB не всегда хорошо подходит для анализа информации. Эксперименты показывают, что геометрическая близость цветов достаточно далека от того, как человек воспринимает близость тех или иных цветов друг к другу.

Но существуют и другие цветовые пространства. Весьма интересно в нашем контексте пространство HSV (Hue, Saturation, Value). В нем присутствует ось Value, обозначающая количество света. На него выделен отдельный канал, в отличие от RGB, где это значение нужно вычислять каждый раз. Фактически, это черно-белая версия изображения, с которой уже можно работать. Hue представляется в виде угла и отвечает за основной тон. От значения Saturation (расстояние от центра к краю) зависит насыщенность цвета.

HSV гораздо ближе к тому, как мы представляем себе цвета. Если показать человеку в темноте красный и зеленый объект, он не сможет различить цвета. В HSV происходит то же самое. Чем ниже по оси V мы продвигаемся, тем меньше становится разница между оттенками, так как снижается диапазон значений насыщенности. На схеме это выглядит как конус, на вершине которого предельно черная точка.

Цвет и свет

Цвет используется лишь в редких случаях, когда это наоборот позволяет упростить вычисления. Например, когда нужно детектировать лицо: проще сначала найти его возможное расположение на картинке, ориентируясь на диапазон телесных оттенков. Благодаря этому отпадает необходимость анализировать изображение целиком.

Локальные и глобальные признаки

Такой ответ подразумевает, что человек выделил на изображении объект, а значит, описал локальный признак цвета. По большому счету на картинке изображен лес, дорога и немного автомобиля. По площади автомобиль занимает меньшую часть. Но мы понимаем, что машина на этой картинке – самый важный объект. Если человеку предложить найти картинки похожие на эту, он будет в первую очередь отбирать изображения, на которых присутствует красная машина.

Детектирование и сегментация

Дескрипторы и визуальные слова

Например, такой: на изображении сначала нужно выделить интересные точки или интересные места. Что-то отличное от фона: яркие пятна, переходы и т.д. Есть несколько алгоритмов, позволяющих это сделать.

Один из наиболее распространенных способов называется Difference of Gaussians (DoG). Размывая картинку с разным радиусом и сравнивая получившиеся результаты, можно находить наиболее контрастные фрагменты. Области вокруг этих фрагментов и являются наиболее интересными.

На картинке ниже изображено, как это примерно выглядит. Полученные данные записываются в дескрипторы.

Чтобы одинаковые дескрипторы признавались таковыми независимо от поворотов в плоскости, они разворачиваются так, чтобы самые большие векторы были повернуты в одну сторону. Делается это далеко не всегда. Но если нужно обнаружить два одинаковых объекта, расположенных в разных плоскостях.

Дескрипторы можно записывать в числовом виде. Дескриптор можно представить в виде точки в многомерном массиве. У нас на иллюстрации двумерный массив. В него попали наши дескрипторы. И мы можем их кластеризовать – разбить на группы.

Дальше мы для каждого кластера описываем область в пространстве. Когда дескриптор попадает в эту область, для нас становится важным не то, каким он был, а то, в какую из областей он попал. И дальше мы можем сравнивать изображения, определяя, сколько дескрипторов одного изображения оказались в тех же кластерах, что и дескрипторы другого изображения. Такие кластеры можно называть визуальными словами.

Чтобы находить не просто одинаковые картинки, а изображения похожих объектов, требуется взять множество изображений этого объекта и множество картинок, на которых его нет. Затем выделить из них дескрипторы и кластеризовать их. Далее нужно выяснить, в какие кластеры попали дескрипторы с изображений, на которых присутствовал нужный нам объект. Теперь мы знаем, что если дескрипторы с нового изображения попадают в те же кластеры, значит, на нем присутствует искомый объект.

Совпадение дескрипторов – еще не гарантия идентичности содержащих их объектов. Один из способов дополнительной проверки – геометрическая валидация. В этом случае проводится сравнение расположения дескрипторов относительно друг друга.

Распознавание и классификация

Разница между распознаванием и классификацией достаточно условна. Если мы нашли на картинке сову, то это скорее распознавание. Если просто птицу, то это некий промежуточный вариант. А если только природу – это определенно классификация. Т.е. разница между распознаванием и классификацией заключается в том, насколько глубоко мы прошли по дереву. И чем дальше будет продвигаться компьютерное зрение, тем ниже будет сползать граница между классификацией и распознаванием.

С развитием мобильных устройств и видео технологий задачи компьютерного зрения становятся особенно актуальными. Сегодня компьютерное зрение активно применяется в таких областях, как медицина, картография, поиск, видеонаблюдение и беспилотные автомобили.

В данном курсе будут подробно разобраны решения основных задач компьютерного зрения: классификация изображений, распознавание и детекция объектов и сегментация изображений. Также мы затронем темы поиска изображений и распознавание рукописного ввода. В первой части курса слушатели познакомятся с классическими алгоритмами компьютерного зрения и разберут практические примеры с использованием библиотеки OpenCV. Вторая часть курса посвящена сверточным нейронным сетям. В этой части мы уделим особое внимание практическому применению нейронных сетей для задач компьютерного зрения. Также познакомимся с популярными библиотеками для работы с нейросетями такими как Keras и TensorFlow.

Преподаватель

Руслан Рахимов

Выпускник Московского Физико-Технического Института, Сколковского Института Науки и Технологий. Разработчик-исследователь в команде компьютерного зрения в компании Huawei.

Основные темы программы

• Базовая теория: форматы, преобразование изображений с помощью фильтров, знакомство с библиотекой OpenCV
• Выделение инвариантных признаков, стичинг и поиск похожих изображений
• Сегментация изображений, детекция и трекинг объектов на изображении
• Введение в нейронные сети
• Сверточные сети для обработки изображений. Знакомство с фреймворком Keras
• Обзор популярных архитектур сетей. Аугментация изображений и тюнинг обученных сетей
• Обзор архитектур сетей для сегментации и детекции объектов на изображении.
• Решение задачи распознавания рукописного ввода с помощью нейронных сетей

Начальные требования

Знание базовой программы курса «Высшая математика» и основ программирования (желательно Python).

Расписание занятий
С 25 сентября по 30 октября 2019 г.

«Ничто в биологии не имеет смысла, кроме как в свете эволюции», — написал в 1970-х ученый Феодосий Добржанский. Сегодня его знаменитый афоризм можно переформулировать: «Ничто в современном мире не имеет смысла, кроме как в свете искусственного интеллекта ». Искусственный интеллект, машинное обучение, компьютерное зрение и другие технологии применяются теперь везде, от беспилотных автомобилей до смартфонов.

Новое зрение

Развитие искусственного интеллекта по сути подарило нам еще один орган чувств: компьютерное зрение использует анализ миллионов изображений, чтобы люди и машины лучше ориентировались в мире. Компьютерное зрение помогает проводить операции хирургам, объезжать препятствия автомобилям и ловить покемонов детям.
Принцип работы компьютерного зрения становится понятным, если разобраться с тем, как видят сами люди, ведь машины мы создаем себе подобными. Сначала мы фиксируем взгляд на том или ином объекте, затем наш мозг анализирует его, распознавая формы, цвета и детали. Компьютерные алгоритмы действуют похожим образом: заранее обучившись на множестве картинок, они начинают «понимать», что именно попало в объектив камеры.

Мировой рынок компьютерного зрения к 2023 году превысит 25 млрд долларов.

Мировой рынок компьютерного зрения к 2023 году превысит 25 млрд долларов .
Технология становится всё более востребованной, уже сегодня она стала частью нашего повседневного опыта. В будущем компьютерное зрение продолжит создавать новые воз-можности для людей и менять целые отрасли.

Новый транспорт

В этом году Tesla обещает выпустить обновление программного обеспечения для своих машин, которое позволит включать режим полной автономности. До сих пор автопилот Tesla только ассистировал водителю, но скоро сможет совсем заменить его. Это лишь один пример революционных изменений в транспорте, которые компьютерное зрение принесет в отрасль. Автопроизводители и IT-компании давно включились в гонку за лидерство в беспилотном транспорте, судя по всему, автомобили без водителя станут обычным делом на городских улицах уже в ближайшие годы.

Компьютерное зрение в автомобилях анализирует информацию, полученную со множества сенсоров, камер и радаров. Алгоритмы распознают машины и пешеходов, дорожную разметку и знаки. Немецкая компания Continental использует компьютерное зрение и искусственный интеллект, чтобы предугадывать намерения пешеходов. Для полноценной автономности на дороге беспилотные машины должны научиться понимать действия всех участников движения и принимать правильные решения в разных ситуациях. Алгоритмы Continental способны заметить приближающегося пешехода, проанализировать его жесты и предсказать ближайшие действия — совсем как опытные водители, предугадывающие развитие дорожной ситуации.

Внедрение беспилотников будет принимать порой неожиданные формы. Ford уже тестирует прототип системы автономной доставки товаров. Его беспилотный фургон сможет забирать заказы в магазинах и кафе и доставлять их клиентам. Так компьютерное зрение оставит без работы не только таксистов, но и курьеров.

Новый ритейл

Сначала Amazon сделал популярными электронные книги, потом принялся за голосовых помощников, а теперь очередь дошла и до практического применения компьютерного зрения. Новый гаджет Echo Look — это как ассистент Alexa, только с «глазами». Echo Look дает своему владельцу модные советы: что надеть, с чем комбинировать разные предметы одежды и как организовать гардероб. Стилистам и персональным шоперам придется несладко: искусственный интеллект за 200 долларов справится с рекомендациями лучше любого человека.

Угадать точный размер детской обуви порой сложно, но приложение SpeedSmith решает эту проблему. Достаточно сфотографировать ногу ребенка, и программа быстро определит размер. Так компьютерное зрение делает жизнь родителей проще, избавляя от ошибок при покупках.
Компьютерное зрение поможет не только людям, но и компаниям. X5 Retail Group тестирует в нескольких магазинах «Перекресток» и «Пятерочка» программу, которая использует технологию для анализа заполняемости полок. Система распознает около 1500 наименований товаров и сообщает, когда пора добавить закончившийся продукт на полку. Кроме того, искусственный интеллект следит за очередями: если алгоритм понимает, что в очереди стоят больше пяти человек, управляющий магазином получает уведомление.

Всевидящее око

Сегодня компьютерное зрение внедряют пограничные службы, чтобы следить за нарушителями. Недавно исследователи представили новинку, которая анализирует изображения с установленной на дроне камеры и в режиме реального времени распознает драки и перестрелки на улицах. В MIT пошли еще дальше, обучив алгоритм распознавать движения людей за стеной.
Кому-то такое будущее покажется утопией, где вместо людей трудятся роботы. Кто-то увидит в этом антиутопию, где каждый человек находится под постоянным наблюдением. Очевидно одно: компьютерное зрение радикально меняет мир.

Способность видеть, то есть воспринимать информацию об окружающем мире с помощью органов зрения, - одно из важных свойств человека. Посмотрев на картинку, мы, почти не задумываясь, можем сказать, что на ней изображено. Мы различаем отдельные предметы: дом, дерево или гору. Мы понимаем, какой из предметов находится ближе к нам, а какой - дальше. Мы осознаём, что крыша домика - красная, а листья на дереве - зелёные. Наконец, мы можем с уверенностью заявить, что наша картинка - это пейзаж, а не портрет или натюрморт. Все эти выводы мы делаем за считанные секунды.

Компьютеры справляются со многими задачами гораздо лучше, чем человек. Например, они гораздо быстрей считают. Однако такое, казалось бы, несложное задание, как найти на картинке дом или гору, может поставить машину в тупик. Почему так происходит?

Человек учится распознавать - то есть находить и отличать от других - объекты всю жизнь. Он видел дома, деревья и горы бессчётное количество раз: как в действительности, так и на картинах, фотографиях и в кино. Он помнит, как выглядят те или иные предметы в разных ракурсах и при разном освещении.

Машины создавались для того, чтобы работать с числами. Необходимость наделить их зрением возникла относительно недавно. Распознавание номерных знаков автомобилей, чтение штрихкодов на товарах в супермаркете, анализ записей с камер наблюдения, поиск лиц на фото, создание роботов, умеющих находить (и обходить) препятствия, - всё это задачи, которые требуют от компьютера способности «видеть» и интерпретировать увиденное. Набор методов, позволяющих обучить машину извлекать информацию из изображения - будь то картинка или видеозапись, - называется компьютерным зрением.

Как учится компьютер

Чтобы компьютер находил на изображениях, скажем, домики, нужно его этому научить. Для этого необходимо составить обучающую выборку. В нашем случае это будет коллекция картинок. Она, во-первых, должна быть достаточно большой (невозможно научить чему-то на двух-трёх примерах), во-вторых - репрезентативной (необходимо, чтобы она отражала природу данных, с которыми мы работаем), а в-третьих, должна содержать как положительные («на этой картинке есть домик»), так и отрицательные («на этой картинке нет домика») примеры.

После того как мы составили выборку, в дело вступает машинное обучение. В ходе обучения компьютер анализирует изображения из выборки, определяет, какие признаки и комбинации признаков указывают на то, что на картинке - домик, и просчитывает их значимость. Если обучение прошло успешно (чтобы удостовериться в этом, проводятся проверки), то машина может применять полученные знания «на практике» - то есть находить домики на любых картинках.

Анализ изображения

Человеку ничего не стоит выделить на картинке важное и неважное. Компьютеру это сделать гораздо сложнее. В отличие от человека, он оперирует не образами, а числами. Для компьютера изображение - это набор пикселей, у каждого из которых есть своё значение яркости или цвета. Чтобы машина смогла получить представление о содержимом картинки, изображение обрабатывают с помощью специальных алгоритмов.

Сначала на картинке выявляют потенциально значимые места - то есть предполагаемые объекты или их границы. Это можно сделать несколькими способами. Рассмотрим, к примеру, алгоритм Difference of Gaussians (DoG, разность гауссиан). Он подразумевает, что исходную картинку несколько раз подвергают размытию по Гауссу, каждый раз используя разный радиус размытия. Затем результаты сравнивают друг с другом. Этот способ позволяет выявить на изображении наиболее контрастные фрагменты - к примеру, яркие пятна или изломы линий.

После того как значимые места найдены, их описывают в числах. Запись фрагмента картинки в числовом виде называется дескриптором. С помощью дескрипторов можно быстро, полно и точно сравнить фрагменты изображения, не используя сами фрагменты. Существуют разные алгоритмы получения дескрипторов - например, SIFT , SURF , HOG и многие другие.

Поскольку дескриптор - это числовое описание данных, то сравнение изображений - одна из важнейших задач в компьютерном зрении - сводится к сравнению чисел. Дескрипторы выражены довольно большими числами, поэтому их сравнение может требовать заметных вычислительных ресурсов. Чтобы ускорить вычисления, дескрипторы распределяют по группам, или кластерам. В один и тот же кластер попадают похожие дескрипторы с разных изображений. Операция распределения дескрипторов по кластерам называется кластеризацией.

После кластеризации данный дескриптор изображения сам по себе можно не рассматривать; важным становится лишь номер кластера с дескрипторами, наиболее похожими на данный. Переход от дескриптора к номеру кластера называется квантованием, а сам номер кластера - квантованным дескриптором. Квантование существенно сокращает объём данных, которые нужно обработать компьютеру.

Опираясь на квантованные дескрипторы, компьютер выполняет такие задачи, как распознавание объектов и сравнение изображений. В случае с распознаванием квантованные дескрипторы используются для обучения классификатора - алгоритма, который отделяет изображения «с домиком» от изображений «без домика». В случае со сравнением картинок компьютер сопоставляет наборы квантованных дескрипторов с разных изображений и делает вывод о том, насколько похожи эти изображения или их отдельные фрагменты. Такое сравнение лежит в основе поиска дубликатов и .

Это лишь один подход к анализу изображения, поясняющий, как компьютер «видит» предметы. Существуют и другие подходы. Так, для распознавания изображений всё чаще применяются нейронные сети . Они позволяют выводить важные для классификации признаки изображения непосредственно в процессе обучения. Свои методы работы с изображением используются и в узких, специфических областях - например, при чтении штрихкодов.

Где используется компьютерное зрение

В умении распознавать человек, однако, пока оставляет компьютер далеко позади. Машина преуспела лишь в определённых задачах - например, в распознавании номеров или машинописного текста. Успешно распознавать разнородные объекты и произвольные сцены (разумеется, в условиях реальной жизни, а не лаборатории) компьютеру всё ещё очень трудно. Поэтому когда мы вводим в поисковую строку в Яндекс.Картинках слова «карбюратор» или «танцующие дети», система анализирует не сами изображения, а преимущественно текст, который их сопровождает.

Тем не менее, в ряде случаев компьютерное зрение может выступать серьёзным подспорьем. Один из таких случаев - это работа с лицами. Рассмотрим две связанные друг с другом, но разные по смыслу задачи: детектирование и распознавание.

Часто бывает достаточно просто найти (то есть детектировать) лицо на фотографии, не определяя, кому оно принадлежит. Так работает фильтр « » в Яндекс.Картинках. Например, по запросу [формула-1] будут найдены главным образом фотографии гоночных болидов. Если же уточнить, что нас интересуют лица, Яндекс.Картинки покажут фотографии гонщиков.

В иных ситуациях нужно не только отыскать лицо, но и узнать по нему человека («Это - Вася»). Такая функция есть в Яндекс.Фотках. При распознавании система берёт за образец уже размеченные фотографии с человеком, поэтому область поиска сильно сужается. Имея десять фотографий, на которых уже отмечен Вася, узнать его на одиннадцатом снимке будет несложно. Если Вася не хочет, чтобы его знали в лицо, он может запретить отмечать себя на фото.

Одна из самых перспективных сфер применения компьютерного зрения - дополненная реальность. Так называют технологию, которая предусматривает наложение виртуальных элементов (например, текстовых подсказок) на картину реального мира. Примером могут быть, например, мобильные приложения, которые позволяют получить информацию о доме, направив на него камеру телефона или планшета. Дополненная реальность уже применяется в программах, сервисах и устройствах, но пока находится только в начале пути.