Visual computing omvat de computationele en algoritmische methoden voor het verwerven, verwerken, analyseren, synthetiseren en begrijpen van visuele data, zoals afbeeldingen, video's of 3D-scènes. Dit vakgebied combineert computer vision, computer graphics, virtual en augmented reality en visuele data-analyse. Visual computing onderscheidt zich door de focus op het begrijpen en genereren van visuele inhoud, waarbij het steunt op kunstmatige intelligentie, algoritmische geometrie en menselijke perceptie. Het werkt via wiskundige modellen, machine learning-algoritmes en grafische renderingtechnieken om ruwe visuele signalen om te zetten naar bruikbare representaties voor mens of machine.
Gebruikstoepassingen en voorbeelden
Visual computing wordt ingezet voor objectdetectie en gezichtsherkenning in videobewaking, 3D-reconstructie in architectuur of medische toepassingen, beeldsynthese voor film-effecten, wetenschappelijke datavisualisatie en immersieve interfaces in virtual en augmented reality. Autonome voertuigen vertrouwen op visual computing om de omgeving realtime te interpreteren.
Belangrijkste software, libraries en frameworks
Belangrijke tools zijn onder andere OpenCV (open-source computer vision-bibliotheek), TensorFlow en PyTorch (voor deep learning met afbeeldingen), Blender en Unity (beeldsynthese en VR), en VTK (Visualization Toolkit) voor wetenschappelijke visualisatie. Gespecialiseerde frameworks zoals Open3D, PCL (Point Cloud Library) en Unreal Engine zijn ook veelgebruikt.
Recente ontwikkelingen en trends
Recente ontwikkelingen omvatten de integratie van generatieve deep learning-modellen (diffusion, GANs) voor beeld- en videosynthese, verbeterde 3D-convolutionele architecturen voor ruimtelijk begrip en het gebruik van AI voor beeldcompressie en super-resolutie. Belangrijke trends zijn multimodale fusie (tekst, beeld, audio), uitlegbare AI voor visuele systemen en realtime optimalisatie voor embedded edge-toepassingen.