Penglihatan komputer: Perbedaan antara revisi
Created page with "Penglihatan komputer merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada bagaimana komputer dapat memperoleh, memproses, dan memahami gambar atau video digital dengan cara yang mirip dengan penglihatan manusia. Bidang ini berusaha mengembangkan metode agar sistem komputer mampu mengenali objek, mendeteksi pola, serta mengambil keputusan berdasarkan data visual. Perkembangan penglihatan komputer telah membawa perubahan besar pada berbagai industri, mulai dari k..." |
k Text replacement - "Internet of Things" to "Internet of things" |
||
| (1 revisi perantara oleh pengguna yang sama tidak ditampilkan) | |||
| Baris 5: | Baris 5: | ||
Penglihatan komputer mulai berkembang pada tahun 1960-an, ketika para peneliti berusaha membuat komputer mampu mengenali bentuk-bentuk sederhana pada gambar digital. Pada awalnya, pendekatan yang digunakan masih terbatas pada teknik segmentasi dan deteksi tepi. Seiring dengan kemajuan [[komputer]], muncul algoritma yang mampu menangani data visual yang lebih kompleks, seperti pengenalan wajah dan pelacakan objek. | Penglihatan komputer mulai berkembang pada tahun 1960-an, ketika para peneliti berusaha membuat komputer mampu mengenali bentuk-bentuk sederhana pada gambar digital. Pada awalnya, pendekatan yang digunakan masih terbatas pada teknik segmentasi dan deteksi tepi. Seiring dengan kemajuan [[komputer]], muncul algoritma yang mampu menangani data visual yang lebih kompleks, seperti pengenalan wajah dan pelacakan objek. | ||
Perkembangan perangkat keras, khususnya [[unit pemroses grafis]] (GPU), sangat mendukung kemajuan penglihatan komputer. GPU memungkinkan pemrosesan data visual dalam jumlah besar secara paralel, sehingga algoritma yang sebelumnya memerlukan waktu lama kini dapat dijalankan lebih cepat. Selain itu, kemajuan dalam [[ | Perkembangan perangkat keras, khususnya [[unit pemroses grafis]] (GPU), sangat mendukung kemajuan penglihatan komputer. GPU memungkinkan pemrosesan data visual dalam jumlah besar secara paralel, sehingga algoritma yang sebelumnya memerlukan waktu lama kini dapat dijalankan lebih cepat. Selain itu, kemajuan dalam [[Pembelajaran Mesin]] telah membuat penglihatan komputer semakin akurat dan efisien dalam mengenali objek dan pola. | ||
Pada dekade terakhir, hadirnya teknik [[pembelajaran mendalam]] (deep learning) telah merevolusi penglihatan komputer. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam, sistem kini dapat mempelajari fitur-fitur kompleks dari data visual tanpa memerlukan rekayasa fitur secara manual. Hal ini memungkinkan penerapan penglihatan komputer pada masalah yang sebelumnya sulit dipecahkan, seperti deteksi emosi dari ekspresi wajah atau pengenalan tulisan tangan. | Pada dekade terakhir, hadirnya teknik [[pembelajaran mendalam]] (deep learning) telah merevolusi penglihatan komputer. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam, sistem kini dapat mempelajari fitur-fitur kompleks dari data visual tanpa memerlukan rekayasa fitur secara manual. Hal ini memungkinkan penerapan penglihatan komputer pada masalah yang sebelumnya sulit dipecahkan, seperti deteksi emosi dari ekspresi wajah atau pengenalan tulisan tangan. | ||
| Baris 40: | Baris 40: | ||
== Masa Depan Penglihatan Komputer == | == Masa Depan Penglihatan Komputer == | ||
Masa depan penglihatan komputer diprediksi akan semakin cerah seiring dengan terus berkembangnya teknologi [[komputasi awan]], [[Internet of | Masa depan penglihatan komputer diprediksi akan semakin cerah seiring dengan terus berkembangnya teknologi [[komputasi awan]], [[Internet of things]] (IoT), dan perangkat keras yang lebih canggih. Integrasi penglihatan komputer dengan sistem otonom seperti robot dan kendaraan tanpa pengemudi akan membuka peluang baru di berbagai bidang. | ||
Penelitian juga terus dilakukan untuk mengembangkan algoritma yang lebih efisien dan mampu bekerja dengan data yang lebih sedikit. Pengembangan teknik transfer learning dan data augmentasi menjadi fokus untuk mengatasi keterbatasan data pelatihan. | Penelitian juga terus dilakukan untuk mengembangkan algoritma yang lebih efisien dan mampu bekerja dengan data yang lebih sedikit. Pengembangan teknik transfer learning dan data augmentasi menjadi fokus untuk mengatasi keterbatasan data pelatihan. | ||