Visual computing — це сукупність обчислювальних та алгоритмічних методів для отримання, обробки, аналізу, синтезу та розуміння візуальних даних, таких як зображення, відео чи 3D-сцени. Ця галузь об’єднує комп’ютерний зір, комп’ютерну графіку, віртуальну та доповнену реальність і візуальний аналіз даних. На відміну від інших технологій, visual computing зосереджується на розпізнаванні та генеруванні візуального контенту, використовуючи штучний інтелект, алгоритмічну геометрію та моделі людського сприйняття. Для цього залучаються математичне моделювання, алгоритми машинного навчання та графічний рендеринг для перетворення сирих візуальних сигналів на зрозумілі для людини чи машини представлення.
Сфери застосування та приклади
Visual computing використовується для виявлення об'єктів і розпізнавання облич у відеоспостереженні, 3D-реконструкції в архітектурі чи медицині, синтезу зображень для спецефектів у кіно, наукової візуалізації та створення імерсивних інтерфейсів у віртуальній та доповненій реальності. Системи автономного водіння залежать від visual computing для інтерпретації оточення в реальному часі.
Основні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
Серед основних інструментів — OpenCV (open source бібліотека комп'ютерного зору), TensorFlow і PyTorch (для навчання моделей глибокого навчання на зображеннях), Blender і Unity (для синтезу зображень і VR), а також VTK (Visualization Toolkit) для наукової візуалізації. Також широко використовуються спеціалізовані фреймворки — Open3D, PCL (Point Cloud Library), Unreal Engine.
Останні досягнення та тенденції
Серед новітніх досягнень — інтеграція генеративних deep learning-моделей (diffusion, GAN) для синтезу зображень і відео, покращені 3D-конволюційні архітектури для просторового розуміння, використання ШІ для компресії та підвищення роздільної здатності зображень. Основні тенденції: мультимодальна інтеграція (текст, зображення, звук), пояснювана ШІ для комп’ютерного зору та оптимізація в реальному часі для edge computing.