This HTML5 document contains 42 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
wikipedia-huhttp://hu.wikipedia.org/wiki/
dcthttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-huhttp://hu.dbpedia.org/resource/
prop-huhttp://hu.dbpedia.org/property/
n8https://web.archive.org/web/20180629155130/https:/computervisiononline.com/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n15http://
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://hu.dbpedia.org/resource/Sablon:
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
n11https://web.archive.org/web/20190512181147/http:/www.aforgenet.com/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n10http://pointclouds.org/
n13http://hu.dbpedia.org/resource/Kategória:

Statements

Subject Item
dbpedia-hu:Gépi_látás
rdfs:label
Gépi látás
dct:subject
n13:Látás n13:Gépek
dbo:wikiPageID
1271686
dbo:wikiPageRevisionID
22605122
dbo:wikiPageExternalLink
n8:software n10: n11: n15:opencv.org n15:www.vlfeat.org
prop-hu:wikiPageUsesTemplate
n7:Nincs_forrás n7:Fordítás n7:Cite_book n7:Jegyzetek
prop-hu:author
Kardkovács Zs.T., Dr. Kovács G., Sövény B., Paróczi Zs., Kozma G. Dr. Rövid A., Dr. Vámossy Z., Dr. Sergyán Sz. Davies E.R.
prop-hu:edition
4 2
prop-hu:editor
Hornberg A. Kardkovács Zs.T. Critóbal G., Perrinet L., Keil M.
prop-hu:isbn
978
prop-hu:publisher
Typotex U1 Research Elsevier Wiley
prop-hu:title
Biologically-inspired Computer Vision: Fundamentals and Applications Videotartalom-feldolgozás Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities Handbook of Machine and Computer Vision: The Guide for Developers and Users A gépi látás és képfeldolgozás párhuzamos modelljei és algoritmusai
prop-hu:year
2016 2017 2014 2012
prop-hu:lastAuthorAmp
yes
dbo:abstract
Bár általános definíció nem ismeretes, a gépi látás egy olyan általános gyűjtőfogalom eljárásokra és rendszerekre, amelyekkel (mozgó)kép alapú adatgyűjtés és –kiértékelés után vagy annak hatására valamilyen vezérlési, szabályozási vagy gépi értelmezési mechanizmus indul be. Magát az adatkinyerés eszközeit általában (gépi) (Image Processing) nevezzük, a kiértékelést (gépi) (Image Analysis), a vezérlési és szabályozási feladatok esetében jellemzően az angol nyelvben Machine Vision (MV) problémákról beszélünk, míg az értelmezési feladatok esetében Computer Vision (CV) problémákról. Magyar nyelvben az MV és CV problémateret fogalmilag nem különböztetjük érdemben, a szaknyelvben a gépi látásnak nevezzük mindkettőt hasonlóan a mai angol nyelvű gyakorlathoz, ahol az MV és a CV nem válik el élesen egymástól, egyre inkább szinonimaként is használják. Az MV terület eredetileg az emberi tényezőt meghaladó képességek géppel (= inkább hardverorientált módon) való kiváltására, míg a CV az emberi látáshoz köthető feladatok automatizálására, modellezésére (= inkább szoftverorientált módon) jött létre. A két irány történelmileg bár különálló volt a hardverek és a szoftverek történelmileg eltérő jelfeldolgozási sebességének alakulása miatt – a mai technológiai szinten már értelmetlen a megkülönböztetés, egyik sem létezik a másik nélkül. Jellemző, de nem kizárólag gépi látáshoz kapcsolódó feladatok: * Inkább Machine Vision problémakör * kiértékelés (minőség-ellenőrzés, hegesztési varat minősítés, résméretek, gyógyszerminőség-ellenőrzése) * méretezés (tárgy modellezése, kalibráció, 3D rekonstrukció) * pozícionálás (futószalag vezérlése, forgatás, robotika) * jelenség felismerése (képi diagnosztika, betegség-felismerés, hőhidak felismerése, anyaghibák felderítése) * képi kódolás (vonalkód, QR-kód, pozíciókódolás) * Inkább Computer Vision problémakör * térérzékelés és térlátás (pozícionálás, mélység meghatározás, előtér-háttér szétválasztás, ortofotó automatikus előállítása, kép alapú vonalbíró rendszer) * számlálás (kép alapú forgalomszámlálás, belépésszámlálás, mozgás alapú hőtérkép készítése) * objektumfelismerés (táblafelismerés, gyalogosfelismerés, ellenségfelismerés, távérzékelés) * minta- és jelenségelemzés (csillagászati képelemzés, agyműködés elemzése elektromikroszkóppal, elhagyott tárgyak felismerése, önvezető autók közlekedési helyzetelemzése) * azonosítás (kép alapú biometrikus azonosítás, szám- és rendszámfelismerés) * nyomkövetés (sportoló által megtett út, lövéserő, elkövetői útvonal felderítése, forgalommodellezés) * mechanikai elemzés (testbeszéd alapú hazugságvizsgálat, képi hangulatelemzés, sportolói mozgáselemzés, tengelyterhelés becslése)
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-hu:Gépi_látás?oldid=22605122&ns=0
dbo:wikiPageLength
15261
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-hu:Gépi_látás
Subject Item
wikipedia-hu:Gépi_látás
foaf:primaryTopic
dbpedia-hu:Gépi_látás