שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהי דיגיטציה?
דִּיגִיטַצְיָה (Digitizing) הוא תהליך של הזנת תכנים אל המחשב, תוך יצירה של קבצי מחשב מחומרים שלפני כן לא היו בפורמט ממוחשב. במילים פשוטות, הדיגיטציה מאפשרת המרה של חומרים כמו מלל, תמונות וסרטים לקבצים דיגיטליים, המייצגים אותם ומסוגלים להישמר היטב ולהציגם שוב.
בעשורים האחרונים עוברים בהדרגה רבים מהספריות הלאומיות וארכיוני המדיה בעולם, תהליך כזה או אחר של דיגיטציה. ספריות אוניברסיטאיות מאפשרות סריקה של מאות אלפי ספרים, ארכיונים לאומיים ממירים את מיליוני המסמכים, התמונות, ההקלטות והסרטים שבהם לפורמטים דיגיטליים וכדומה.
דיגיטציה מואצת של חומרים מבצעים גם ארכיוני תחנות טלוויזיה וחברות מדיה רבות - במקומות רבים בעולם מתבצע מירוץ נגד הזמן, להמרת חומרים שהולכים ומתכלים עם הזמן.
גם אימפריית האינטרנט גוגל התגייסה למשימת הדיגיטציה ונטלה על עצמה משימה אדירה של סריקת יותר מ-10 מיליוני ספרים, כדי להנגישם ברשת לציבור בעולם כולו ובחינם.
#דוגמאות לתהליך הדיגיטציה
ישנם תהליכי דיגיטציה אופייניים כגון:
המרת תמונה או צילום מנייר לקובץ תמונה - לרוב בעזרת סורק ממוחשב או באפליקציית סריקה, המצלמות ומשמרות את התמונה בייצוג ספרתי, דיגיטלי. נפח הקובץ שנוצר תלוי ברזולוציית הסריקה, כלומר ברמת ההפרדה של התמונה. ככל שרמת ההפרדה גבוהה יהיה נפח הקובץ גדול יותר והתמונה ברורה ומפורטת יותר.
דיגיטציה של קול - מתבצעת בתהליך של הקלטת הקול ושמירתו לקובצי אודיו, או בהמרה של הקלטה אנלוגית, מסרט מגנטי או תקליט, אל קובץ מחשב. קובץ כזה יכול להיות בפורמט איכותי ובעל נפח גדול, כמו WAV (בנפח של כ-12 מגה בייט לדקה) או קובץ מכווץ כמו mp3, קובץ שהוקטן משמעותית, באמצעות אלגוריתם דחיסה, שבו דקה אחת של שיר תופסת בערך 1 מגה של אחסון.
דיגיטציה של סרטים - מבוצעת בהמרה של סרטים אנלוגיים, מפילם לקובצי וידאו דיגיטליים, הנתונים לשימור, שכפול, עריכה, שיפור וצביעה. כל דקה של וידאו כזה תופסת לפחות כ-35 מגה בייט.
#דיגיטציה כטכנולוגיה המשמשת לייצוג
באופן מסוים כולנו מבצעים ופוגשים בדיגיטציה, גם אם זו לא הדיגיטציה הקלאסית כמו ההמרה שהוצגה, של חומרים אנאלוגיים לאמצעים דיגיטליים.
למשל, התהליך של דיגיטציה באימות נתונים ובמערכות זיהוי של בני אדם, או מערכות מתקדמות לבדיקות רפואיות.
מערכות זיהוי פנים למשל, משתמשות במצלמה, שממנה מועברת תמונה אל המחשב. שם מושווה הצילום לבסיס הנתונים, על מנת לזהות את האדם ולאפשר או למנוע גישה למרחב שמור או לביצוע פעולה כזו או אחרת שהאדם ביקש לבצע.
כך פועלות גם מערכות זיהוי של טביעות אצבע, בהן מאומתת טביעת האצבע לטביעות האצבע השמורות במערכת, על מנת לזהות האם יש לתת הרשאת גישה או ביצוע פעולה, או למנוע אותה.
פעולה של דיגיטציה מבצעים גם מכשירי ואמצעי דימות רפואיים שונים. אלה סורקים את מערכות גוף האדם וממירים את הנתונים לקבצים דיגיטליים. הם מועברים אל הרופאים, היכולים לבחון אותם ולבצע אנליזה רפואית של המידע המתקבל כך ולקבוע תכנית טיפול יעילה יותר.
הנה הדיגיטציה:
https://youtu.be/ZbHaq7Iaamk
דיגיטציה של מסמכים ומפות באוניברסיטת סטנפורד:
https://youtu.be/RdLcrNeWjIs
סורק ספרים לסריקת ספרים מהירה:
https://youtu.be/cmhIJOqepVU
סורק במהירות של 250 דפים בדקה:
https://youtu.be/03ccxwNssmo
דיגיטציה ביתית של ספר לספר אלקטרוני:
https://youtu.be/6LY3y3eyVL8
כך משרד ממשלתי מתפאר בהישגיו והוועדות שהקים לצורך דיגיטציה:
https://youtu.be/kFVhamOv-Q8
בחיוך - על שירות דיגיטציה של תמונות נוסטלגיות (עברית):
https://youtu.be/22NqQFks6hc
וסרט על דיגיטציה של ארכיון קול ישראל העצום (עברית):
https://youtu.be/TSMQwIHvAfc?long=yes
מי המציא את הברקוד?
כולנו מכירים ודאי את הברקוד, אותו קוד קווים מודרני שמאפשר סריקה של קניות בקופת המוצרים, במהירות וביעילות, על ידי סורק אופטי מיוחד. את הרעיון של הדפסה של סדרת פסים רחבים ודקים על מוצרי צריכה, הגה צעיר אמריקני בשם ג'וזף וודלנד. כבר כחניך צעיר בצופים הוא למד את קוד האיתות של שפת מורס. שנים אחר-כך, יהיו הנקודות והקווים של שפת המורס ההשראה להמצאת הברקוד.
הכל החל כשוודלנד חיפש אמצעי יעיל לקידוד מידע של מוצרים, עבור מנהל רשת המרכולים המקומית של הקמפוס שבו למד. וודלנד יש על חוף הים וחשב על הנושא ובתוך כדי כך הוא גרר את אצבעותיו בביטול על חול הים. 4 האצבעות הללו יצרו פסים על החול והוא הבין שקווים רחבים וקווים צרים יוכלו להוות קוד, ממש כמו הקווים והנקודות של שפת מורס.
כשהוא חשב על הקופאי שיסרוק את הקוד שעל המוצר, הבזיק במוחו רעיון - בעזרת ארבע האצבעות הוא צייר מיד מעגל שלם. זה היה הברקוד המקורי, שהצורה העגולה שלו, שמזכירה לוח מטרה עם פסים בעובי משתנה, נועדה לאפשר סריקה בלי להתחשבב בכיוון שבו יחזיק הקופאי את המוצר.
וודלנד פיתח את הרעיון ביחד עם חברו ללימודים ברנרד סילבר והם רשמו פטנט על קוד ויזואלי שהוא מעין "מורס של המספרים" בשנת 1948. אך השניים לא הצליחו להפוך את הברקוד למסחרי והם מכרו את הפטנט לחברה אחרת עבור 15 אלף דולרים בלבד. רק בשנת 1971, משפג הפטנט של השניים, פותח הברקוד המלבני שאנו מכירים, על ידי חברת IBM. הוא זכה לשם "ברקוד אוניברסלי" (universal product code או בקיצור UPC).
כיום מופיע הברקוד על כמעט כל מוצר שנמכר במדינות המפותחות.
הנה ממציא הברקוד:
https://youtu.be/KnK2QoAH6wQ
וכך פועל הברקוד:
https://youtu.be/e6aR1k-ympo
מה זה OCR וטכנולוגיית זיהוי התווים האופטי?
כשאנו צריכים להזין כמות גדולה של נתונים אל המחשב, אנו נאלצים לא פעם להקליד את הכל בצורה ידנית. זו אחת העבודות השחורות ביותר ובעידן המחשבים המשוכללים, במאה ה-21, סביר שיהיה משהו שחוסך את הטרחה הזו. האם יש? - בוודאי!
OCR היא טכנולוגיה של זיהוי אופטי של אותיות ומספרים, שנסרקו על ידי סורק, מתמונה, מדף טקסט מודפס או מכתב יד, לקובץ או מסמך דיגיטלי, ממוחשב, שניתן להמשיך ולערוך אותו במחשב. באמצעות תוכנת OCR אנו יכולים לסרוק, או לצלם, כל מסמך שיש בו טקסטים והתוכנה ממירה אותם לטקסט שניתן לחפש בו במחשב, לערוך ולתקן אותו וכדומה.
המושג הוא בעצם ראשי תיבות של "Optical Character Recognition" או בעברית: זיהוי תווים אופטי.
הניסיונות המוקדמים ביותר ללמד את המחשב לקרוא, נעשו כבר בשנות ה-50 של המאה הקודמת. היה אז צורך לסייע למחשב "לקרוא" נכון את האותיות השונות. לשם כך השתמשו בשיטה של השוואת דוגמאות. הרעיון בשיטה זו, היה ללמד את המחשב את הצורות השונות של האותיות ומרגע שהיו בו צורות שונות של כל אות, המחשב עשה השוואה של האות שסרק מהתמונה, לכל הדוגמאות שנשמרו בו, של האותיות השונות. כשנמצאה האות הדומה ביותר - היא זוהתה. המחשב עבר לאות הבאה וחוזר חלילה. אבל השיטה הזו אינה טובה מספיק לגדלים שונים של כל אות ואינה מבחינה בין האות לבין לכלוך או כתם על הנייר הסרוק. לכן פיתחו גם שיטה לניתוח טופולוגי, שבה המחשב "למד" כיצד בנויה האות והמחשב מצא כל אות שסרק במאגר המידע של טופולוגיית האותיות. אבל גם שיטה זו התקשתה לעמוד בכמויות הפונטים שבהם מודפסים הטקסטים. לכן, השיטות המתקדמות של ימינו משלבות גם אינטליגנציה מלאכותית, תוכנה לומדת, רשתות נוירונים, הגיון מטושטש ושיטות שונות שנוספו במהלך השנים ומשפרות את תפקוד התוכנות הללו מאד. למעשה מלמדים את התוכנה לאגור בעצמה צורות חדשות של האותיות כל הזמן והיא מתנהגת כמו הזיכרון האנושי, שלנו. פלא שהיא מצליחה לקרוא ולזהות את הטקסט?
הנה OCR:
https://youtu.be/jO-1rztr4O0
קטע מתכנית מחשבים בעברית, שבה מסבירים לקיציס מה זה OCR:
https://youtu.be/j87b_fOo8EE?t=5m28s&end=11m13s
כיום יש OCR מובנה במכונות צילום משוכללות שונות:
https://youtu.be/Gq8usubMZgE?t=22s
ואפילו באפליקציה של גוגל תרגום, שמתרגמת שלטים משפה לשפה מיד:
https://youtu.be/Ro-HfETpzhc
מהו הסורק?
סורק (Scanner) הוא מכשיר המאפשר לסרוק או לצלם, כל תמונה או מסמך עם טקסטים ולשמר אותם כקבצים דיגיטליים, או להדפיסם. סורקים מאפשרים גיבוי תמונות, שליחה של מסמכים בפקס והמרת מסמכי מלל לקטעי טקסט במחשב.
על אף שהיו קיימים גם קודם, הסורקים יצאו אל השוק הפרטי החל באמצע שנות ה-90 של המאה הקודמת והפכו פופולריים מאוד. בעידן הסמארטפונים עם המצלמות המתקדמות החליף אותם השוק הפרטי באפליקציות סריקה משוכללות ויעילות מאוד, שעלותן אפסית.
הסורקים הנפוצים ביותר הם סורקי התמונות והמסמכים, המאפשרים סריקה ואחסון של תמונות ומסמכי טקסט אל המחשב והצגתם על מסך המחשב. הסורקים הללו משמשים לשימור מסמכים ולשכפול תמונות, שימורן במחשב או בענן ולצורך השליחה שלהן בדואר האלקטרוני.
סורקים מיוחדים פותחו לסריקה מהירה של ספרים שלמים ובאמצעותן עוברות כיום ספריות שלמות דיגיטציה מהירה, כלומר העלאה של תכנים למדיה ממוחשבת, על ידי סריקת אלפי ספרים בתוך חודשים אחדים.
הסורק עושה תהליך של דיגיטציה ויזואלית לכל מה שנסרק בו. כלומר סריקת הטקסט בסורק תיצור ממנו קובץ תמונה. תמונה כזו במחשב היא קובץ דיגיטלי שניתן לעשות בו דברים רבים - מאחסון במחשב והדפסה ועד המרת הטקסט למחשב, באמצעות תוכנת OCR, שתאפשר לערוך אותו בתוכנת מעבד תמלילים ותאפשר לשלב אותו בכתיבה של מסמכים, עבודות וספרים.
סורקים אחרים הם קוראי הברקוד שמודפס על אריזות מוצרים, או קוראי ה-QR קוד שנפוץ בעולם הפיזי ומאפשר קישור בינו לבין העולם המקוון. סורקים אלו יודעים להמיר את הקוד הוויזואלי למידע ממוחשב, על מחירים, קישורי אינטרנט (לינקים) ועוד.
הנה סורקי המסמכים של היצרנית בראדר:
https://youtu.be/lEoh2f75rxU
מרכזי סריקה משמשים כיום לסריקת מסמכים בכמויות גדולות:
https://youtu.be/oF9UaG8CJm0
כיום קיימות מערכות לניהול מסמכים אלקטרוניים המשמשות לניהול מסמכים במשרדים וארגונים:
https://youtu.be/Uh9AWbg3Vw0
כך סורקים מסמכים בסמארטפון:
https://youtu.be/L2_-jwiIbL0
תמונות נסרקות לא רק בטלפון, אלא גם בסורקים או במרכזי סריקה בתשלום:
https://youtu.be/WhDNMdU1zhQ
כך סורקים תמונות באפקליקציות חינמיות לטלפון החכם:
https://youtu.be/6J77V-zqB4w
ובחיוך - על שירות לסריקת תמונות נוסטלגיות (עברית):
https://youtu.be/22NqQFks6hc
מה עושה מכשיר הסי-טי?
מכשיר הסי-טי (CT) הוא מכשיר רפואי שמבצע טומוגרפיה ממוחשבת - צילום לא פולשני, ללא ניתוח, של פנים הגוף. המכשיר הזה הוא פלא של ממש בתחום האנטומיה. באמצעות שילוב של קרינת X, קרינת הרנטגן, עם יכולות המחשוב המתקדמות ויצירה של תמונות פנים הגוף, הוא הפך את האיבחון של בעיות רפואיות בגוף, לקל ומדויק מאי-פעם.
הבדיקה הזו מתבצעת בתוך מכשיר שאליו מוכנס הנבדק. בעת הבדיקה, מסתובב מקור קרינה במהירות מסביב לגופו ותוך פחות מדקה הוא מעביר דרך הגוף המון קרני רנטגן, משלל זוויות. לאחר שעברו דרך הגוף, קולטים גלאים מיוחדים את קרני ה-X הללו ומעבירים את הנתונים שנקלטו אל המחשב, בצורה של אותות דיגיטליים. כשהנתונים הללו נקלטים במחשב יוצרת התוכנה שבו הדמיה תלת-ממדית של גוף הנבדק, או מציגה תמונות דו-ממדיות של איברים או אזורים מסוימים בו, בצורה של חתכים, ממש כאילו היו פרוסות דקות שנחתכו מהגוף. תוכנת הסיטי מחברת את הפרוסות הדקות הללו לתמונות מפורטות וברורות של האברים הפנימיים, העצמות, כלי הדם והרקמות שצולמו.
כך יכול הרופא לראות על גבי המסך של מכשיר ה-CT תמונות מדויקות של חתך מהמוח של הנבדק או תצוגות מוסרטות של ליבו בפעולה, לבחון את מסתם בלב וכך הלאה.
את מכשיר הסי-טי הראשון המציא סיר גודספרי האונספילד הבריטי בתחילת שנות ה-70. על ההמצאה המופלאה שלו, שעשתה מהפכה של ממש באיבחון הרפואי, הוא זכה בפרס נובל לרפואה.
CT הם ראשי תיבות באנגלית של "טומוגרפיה ממוחשבת" (Computed Tomography).
הנה סרטון על מכשיר הסיטי וכיצד היא מתבצעת בדיקת הסיטי:
https://youtu.be/78PHXuucWlY
הסבר על בדיקת CT ואיך מתבצעת הבדיקה במכשיר ה-CT:
https://youtu.be/XjGOFLCIV58
כל מה שרציתם לדעת על בדיקות CT:
https://youtu.be/LI23VsurQuQ
מהו המשרד ללא נייר?
הידעתם שבעידן המודרני אפשר לעבוד עם מסמכים אלקטרוניים וטכנולוגיה בלבד, מבלי להחזיק משרד פיזי, להדפיס ניירות או לנהל ארכיון? - המחשב הנייד, הטלפון החכם והאינטרנט מאפשרים לעשות הכל - בלי נייר, ארונות, מגירות ובלי צורך אפילו בשולחן.
הידעתם שעם כל 80,000 דפי נייר שאנו נמנעים מלהדפיס, אנו מצילים עץ שלם? - יותר מזה, מדובר בחלום בן עשרות שנים, המלווה את עולם הטכנולוגיה ואיכות הסביבה. מכנים אותו "המשרד ללא נייר" והוא מתבסס על מסמכים אלקטרוניים (Electronic paper).
מסמכים אלקטרוניים (Electronic Documents) הם מסמכים שניתן לשלוח ולהעביר באמצעים אלקטרוניים, כמו דואר אלקטרוני ושליחה ברשתות חברתיות או באתרי שירותים באינטרנט. למעשה, מדובר בקבצי מחשב הניתנים לאחסנה וצפייה באמצעות מחשב, סמארטפון וכדומה, במקום הדפסה ושמירה כניירות.
זה עובד גם הפוך. סריקה של מסמכים והפיכתם לקבצים ממוחשבים, מאפשרת למשרד לתעד מסמכי נייר, לשמור אותם על כונני מחשב, לחסוך בכך מקום אחסון יקר ועדיין לאתר אותם בקלות בעתיד, באמצעות מה שנקרא "ארכיון אלקטרוני".
בכל מקרה, שימוש במסמכים אלקטרוניים יכול לסייע לארגונים לחסוך המון נייר, חללי אחסון יקרים וגם לשמור על העצים בכדור הארץ ועל כדור הארץ עצמו.
כך ניתן לעבור כיום למשרד עם פחות נייר:
https://youtu.be/DSEe4lcXhWI
על סריקת מסמכים והפיכתם למסמכים אלקטרוניים:
https://youtu.be/oF9UaG8CJm0
דוגמה למערכת ניהול מסמכים אלקטרוניים בשביל המשרד ללא נייר:
https://youtu.be/Uh9AWbg3Vw0
גם לחתום על מסמכים אפשר מבלי להדפיס:
https://youtu.be/u9ptQ5iFRt0
אפילו ארכיון המדינה הופך לארכיון ממוחשב:
https://youtu.be/sLknuRRmG04
למעשה, ניתן כך לנהל עסק מכל מקום, באמצעות טכנולוגיה בלבד:
https://youtu.be/pJDmiFOzVNA
מה הוא סורק MRI?
אנו מכירים את ה-MRI מבית החולים והמכון לבדיקות רפואיות. MRI הם ראשי התיבות של "דימות תהודה מגנטית". זהו מכשיר תהודה מגנטי שמאפשר לבצע סוג של סריקה מבחוץ של הגוף. הוא משמש בכך לצורך המחשת האיברים הפנימיים בגוף, מבלי הצורך להשתמש בקרני רנטגן.
הטכנולוגיה פותחה על ידי ממציאי המכשיר, פול לוטרבר ופיטר מנספילד. הם גם זכו בשנת 2003 בפרס נובל לפיזיולוגיה או לרפואה על המצאת ה-MRI, בזכות החשיבות הרבה שלו ככלי אבחוני ורפואי.
בישראל יוצרו בעבר רבים ממכשירי ה-MRI, בעיקר על ידי חברת "אלסינט" שהיתה מהמובילות בעולם בתחום.
השימושים של MRI הם למטרות של אבחון רפואי, חקר המוח, פסיכיאטריה, מחקר ביולוגי ועוד. בעשורים האחרונים הפך ה-MRI לבעל תרומה אדירה למחקר המדעי ובמיוחד למחקרים על המוח. זה קרה בין השאר, תודות לפיתוח של מה שזכה לשם "מכשיר התהודה המגנטי הפונקציונלי" ובקיצור fMRI.
הפריצה המחקרית האדירה ביותר בפענוח המסתורין שאופף את תפקוד המוח ,למשל, התאפשרה תודות לסריקות שמבצעים חוקרים במוח בעזרת fMRI. המכשיר מאפשר לחוקרים לחזות ולצלם את המוח בתלת-ממד ולראות בזמן אמת כיצד מופעלים וכבים אזורים שונים בו, בפעילויות ובמצבים שונים. בעזרתו התגלו, למשל, עובדות של ממש המאוששות את תרומת המוסיקה לפעילות המוחית שלנו.
זוהי בדיקת ה-MRI:
https://youtu.be/o4LEEyULqhQ?t=6s
כל מה שרציתם לדעת על בדיקות MRI:
https://youtu.be/HAqQObqutyI
על טכנולוגיית MRI והשימוש בה:
http://youtu.be/sWVpH_H2se8?t=10s
העקרונות המדעיים שעל פיהם עובד ה-MRI:
http://youtu.be/CjDYkBZquOY
וכך פועל ה-MRI:
https://youtu.be/HUUvBICd6QI
איך פועל חיישן טביעת אצבע?
חיישן ביומטרי לזיהוי טביעת האצבע (Fingerprint sensor) הוא רק אחת מהטכנולוגיות בתחום של טכנולוגיות הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות אלה הפכו מאד נפוצות בשנים האחרונות באבטחה וזיהוי, בתחומים שונים.
החל מבקרות כניסה למתחמים פיזיים ולמכשירים שונים כמו מחשבים וטלפונים חכמים ועד לזיהוי אישי בשעוני נוכחות שנהוגים במקומות עבודה - זיהוי טביעת האצבע באמצעות חיישן הוכיחה את עצמה כיעילה ושימושית מאד.
בטלפונים ניידים מותקנים כיום לא מעט חיישנים כאלה. חיישנים סורקי טביעות-אצבע משמשים כאמצעי זיהוי ייחודיים לכל משתמש ומשתמש וקשה יותר לזייפם או לפרוץ אותם מאשר סיסמאות קלות, או טלפונים חסרי סיסמה.
הראשונה להשתמש בחיישני טביעת-אצבע הייתה חברת Apple. החברה חשפה את האייפון 5S עם סורק טביעות האצבע הראשון וכינתה אותו TouchID. במהרה יצאו חיישנים מתחרים למכשירים של יצרנים מתחרים רבים. בשנת 2019 המתחרה הגדולה סמסונג הייתה הראשונה להשתמש בחיישן אצבע תלת מימד שמוטמע על המסך עצמו.
החיישן בטלפונים החכמים מאפשר להשתמש בטביעת האצבע כדי לבטל את נעילת הטלפון החכם. במכשירים שונים הוא יכול לשמש גם כדי לאשר רכישות בכסף או לפתוח אפליקציות שנבחרו לפתיחה אישית בלעדית של המשתמש.
עם זאת, האקרים כבר הראו שהעתק פיזי של טביעת האצבע יכול לשמש לביטול נעילת הטלפון. הדבר הופך את נעילת הטלפון באמצעות טביעת אצבע לפחות חזקה מסיסמאות חזקות. יש לכך פתרונות שמצאו יצרני סמארטפונים מסוימים. אחרים פחות הצליחו וחלקם עברו לטכנולוגיות אחרות, כמו זיהוי פנים באמצעות המצלמה הקדמית (מצלמת בסלפי).
אבל איך פועל החיישן הביומטרי לטביעת אצבע?
אם מדובר על חיישן של טלפון חכם, ראשית יש ללמד את החיישן כיצד נראות טביעות אצבעותיו של המשתמש. עושים זאת על ידי הנחת האצבע על הכפתור עם החיישן, שוב ושוב ובזוויות וצידי האצבע השונים, עד שאנימציית טביעת האצבע שעל מסך הטלפון מתמלאת בצבע אדום. באייפון למשל, ניתן להוסיף עד 6 טביעות אצבעות לכניסה למכשיר.
אחרי שלמד את טביעת האצבע של בעל הטלפון, משתמש החיישן במידע שנשמר במכשיר ומשווה כל טביעת אצבע לתמונת טביעת האצבע שברשותו. אם טביעת האצבע זהה, המכשיר ייפתח. אם היא שונה - הוא יישאר נעול.
הנה חיישן טביעות אצבע של האייפון:
https://youtu.be/jaKS9zFOMDY
כך עובד החיישן הביומטרי לזיהוי טביעת האצבע:
https://youtu.be/CLdrbn8XYIw
חיישן טביעות האצבע של מכשיר סמארטפון Galaxy S5:
https://youtu.be/dKVdJ9U8sm4
וכך גורמים לחיישן זיהוי טביעת אצבע Touch ID של מכשירי אייפון לזהות אותך:
https://youtu.be/MXYTD8UJaJo
מה זה מורפינג?
מורפינג (Morphing) הוא אחד האפקטים המיוחדים המעניינים של העידן הדיגיטלי. משתמשים בו בסרטים ובאנימציות כדי לשנות את הצורה של משהו, בדרך כלל דמות, באופן הדרגתי ורציף. האפקט הזה נראה כקסם, אבל הוא אפקט דיגיטלי שמתבסס על תמונות דיגיטליות ויכולת חישוב גבוהה של המחשב המודרני.
המורפינג מבצע מעבר בין תמונה לתמונה, בתהליך הדרגתי ש"מורח" את התמונה הקודמת ויוצר שינוי הדרגתי אל התמונה הבאה.
לרוב השימוש המקובל באפקט המורפינג הוא כדי להציג אנשים המשתנים לאורך השנים, באמצעות מעבר בין תמונות שונות שלהם. שימוש אחר ומעניין הוא להציג אדם ההופך לאדם אחר.
להשגת אפקט המורפינג נהגו להשתמש עד סוף שנות ה-80 בטכניקה של "פייד אאוט" (Fade-out), דהייה של התמונה אל עבר התמונה הבאה. בתחילת שנות ה-90 פותחו תוכנות מחשב המדמות שינויים הדרגתיים המחברים בין תמונה לתמונה בדרך הרבה יותר מוחשית ומציאותית. כיום יוצרים אמני המורפינג עבודות מעניינות מסוג זה בעזרת תוכנת האפקטים המיוחדים After Effects.
המורפינג הידוע מתוך הווידאו קליפ של מייקל ג'קסון "Black or White":
https://youtu.be/3Iw-vUBo7v4
מורפינג של ילדים מכל העולם:
https://youtu.be/Bei79AxD25o
הזמר המנוח ג'ון לנון לאורך השנים:
https://youtu.be/1Lu05Hdyjqo
מורפינג בקולנוע - שינויי ה"המתכת הנוזלית" מתוך הסרט "שליחות קטלנית 2: יום הדין:
https://youtu.be/u8h8d2XLWKY
וכך עושים את זה בתוכנת Morphing מיוחדת:
https://youtu.be/_ffwplg8Lxs
דִּיגִיטַצְיָה (Digitizing) הוא תהליך של הזנת תכנים אל המחשב, תוך יצירה של קבצי מחשב מחומרים שלפני כן לא היו בפורמט ממוחשב. במילים פשוטות, הדיגיטציה מאפשרת המרה של חומרים כמו מלל, תמונות וסרטים לקבצים דיגיטליים, המייצגים אותם ומסוגלים להישמר היטב ולהציגם שוב.
בעשורים האחרונים עוברים בהדרגה רבים מהספריות הלאומיות וארכיוני המדיה בעולם, תהליך כזה או אחר של דיגיטציה. ספריות אוניברסיטאיות מאפשרות סריקה של מאות אלפי ספרים, ארכיונים לאומיים ממירים את מיליוני המסמכים, התמונות, ההקלטות והסרטים שבהם לפורמטים דיגיטליים וכדומה.
דיגיטציה מואצת של חומרים מבצעים גם ארכיוני תחנות טלוויזיה וחברות מדיה רבות - במקומות רבים בעולם מתבצע מירוץ נגד הזמן, להמרת חומרים שהולכים ומתכלים עם הזמן.
גם אימפריית האינטרנט גוגל התגייסה למשימת הדיגיטציה ונטלה על עצמה משימה אדירה של סריקת יותר מ-10 מיליוני ספרים, כדי להנגישם ברשת לציבור בעולם כולו ובחינם.
#דוגמאות לתהליך הדיגיטציה
ישנם תהליכי דיגיטציה אופייניים כגון:
המרת תמונה או צילום מנייר לקובץ תמונה - לרוב בעזרת סורק ממוחשב או באפליקציית סריקה, המצלמות ומשמרות את התמונה בייצוג ספרתי, דיגיטלי. נפח הקובץ שנוצר תלוי ברזולוציית הסריקה, כלומר ברמת ההפרדה של התמונה. ככל שרמת ההפרדה גבוהה יהיה נפח הקובץ גדול יותר והתמונה ברורה ומפורטת יותר.
דיגיטציה של קול - מתבצעת בתהליך של הקלטת הקול ושמירתו לקובצי אודיו, או בהמרה של הקלטה אנלוגית, מסרט מגנטי או תקליט, אל קובץ מחשב. קובץ כזה יכול להיות בפורמט איכותי ובעל נפח גדול, כמו WAV (בנפח של כ-12 מגה בייט לדקה) או קובץ מכווץ כמו mp3, קובץ שהוקטן משמעותית, באמצעות אלגוריתם דחיסה, שבו דקה אחת של שיר תופסת בערך 1 מגה של אחסון.
דיגיטציה של סרטים - מבוצעת בהמרה של סרטים אנלוגיים, מפילם לקובצי וידאו דיגיטליים, הנתונים לשימור, שכפול, עריכה, שיפור וצביעה. כל דקה של וידאו כזה תופסת לפחות כ-35 מגה בייט.
#דיגיטציה כטכנולוגיה המשמשת לייצוג
באופן מסוים כולנו מבצעים ופוגשים בדיגיטציה, גם אם זו לא הדיגיטציה הקלאסית כמו ההמרה שהוצגה, של חומרים אנאלוגיים לאמצעים דיגיטליים.
למשל, התהליך של דיגיטציה באימות נתונים ובמערכות זיהוי של בני אדם, או מערכות מתקדמות לבדיקות רפואיות.
מערכות זיהוי פנים למשל, משתמשות במצלמה, שממנה מועברת תמונה אל המחשב. שם מושווה הצילום לבסיס הנתונים, על מנת לזהות את האדם ולאפשר או למנוע גישה למרחב שמור או לביצוע פעולה כזו או אחרת שהאדם ביקש לבצע.
כך פועלות גם מערכות זיהוי של טביעות אצבע, בהן מאומתת טביעת האצבע לטביעות האצבע השמורות במערכת, על מנת לזהות האם יש לתת הרשאת גישה או ביצוע פעולה, או למנוע אותה.
פעולה של דיגיטציה מבצעים גם מכשירי ואמצעי דימות רפואיים שונים. אלה סורקים את מערכות גוף האדם וממירים את הנתונים לקבצים דיגיטליים. הם מועברים אל הרופאים, היכולים לבחון אותם ולבצע אנליזה רפואית של המידע המתקבל כך ולקבוע תכנית טיפול יעילה יותר.
הנה הדיגיטציה:
https://youtu.be/ZbHaq7Iaamk
דיגיטציה של מסמכים ומפות באוניברסיטת סטנפורד:
https://youtu.be/RdLcrNeWjIs
סורק ספרים לסריקת ספרים מהירה:
https://youtu.be/cmhIJOqepVU
סורק במהירות של 250 דפים בדקה:
https://youtu.be/03ccxwNssmo
דיגיטציה ביתית של ספר לספר אלקטרוני:
https://youtu.be/6LY3y3eyVL8
כך משרד ממשלתי מתפאר בהישגיו והוועדות שהקים לצורך דיגיטציה:
https://youtu.be/kFVhamOv-Q8
בחיוך - על שירות דיגיטציה של תמונות נוסטלגיות (עברית):
https://youtu.be/22NqQFks6hc
וסרט על דיגיטציה של ארכיון קול ישראל העצום (עברית):
https://youtu.be/TSMQwIHvAfc?long=yes
כולנו מכירים ודאי את הברקוד, אותו קוד קווים מודרני שמאפשר סריקה של קניות בקופת המוצרים, במהירות וביעילות, על ידי סורק אופטי מיוחד. את הרעיון של הדפסה של סדרת פסים רחבים ודקים על מוצרי צריכה, הגה צעיר אמריקני בשם ג'וזף וודלנד. כבר כחניך צעיר בצופים הוא למד את קוד האיתות של שפת מורס. שנים אחר-כך, יהיו הנקודות והקווים של שפת המורס ההשראה להמצאת הברקוד.
הכל החל כשוודלנד חיפש אמצעי יעיל לקידוד מידע של מוצרים, עבור מנהל רשת המרכולים המקומית של הקמפוס שבו למד. וודלנד יש על חוף הים וחשב על הנושא ובתוך כדי כך הוא גרר את אצבעותיו בביטול על חול הים. 4 האצבעות הללו יצרו פסים על החול והוא הבין שקווים רחבים וקווים צרים יוכלו להוות קוד, ממש כמו הקווים והנקודות של שפת מורס.
כשהוא חשב על הקופאי שיסרוק את הקוד שעל המוצר, הבזיק במוחו רעיון - בעזרת ארבע האצבעות הוא צייר מיד מעגל שלם. זה היה הברקוד המקורי, שהצורה העגולה שלו, שמזכירה לוח מטרה עם פסים בעובי משתנה, נועדה לאפשר סריקה בלי להתחשבב בכיוון שבו יחזיק הקופאי את המוצר.
וודלנד פיתח את הרעיון ביחד עם חברו ללימודים ברנרד סילבר והם רשמו פטנט על קוד ויזואלי שהוא מעין "מורס של המספרים" בשנת 1948. אך השניים לא הצליחו להפוך את הברקוד למסחרי והם מכרו את הפטנט לחברה אחרת עבור 15 אלף דולרים בלבד. רק בשנת 1971, משפג הפטנט של השניים, פותח הברקוד המלבני שאנו מכירים, על ידי חברת IBM. הוא זכה לשם "ברקוד אוניברסלי" (universal product code או בקיצור UPC).
כיום מופיע הברקוד על כמעט כל מוצר שנמכר במדינות המפותחות.
הנה ממציא הברקוד:
https://youtu.be/KnK2QoAH6wQ
וכך פועל הברקוד:
https://youtu.be/e6aR1k-ympo
כשאנו צריכים להזין כמות גדולה של נתונים אל המחשב, אנו נאלצים לא פעם להקליד את הכל בצורה ידנית. זו אחת העבודות השחורות ביותר ובעידן המחשבים המשוכללים, במאה ה-21, סביר שיהיה משהו שחוסך את הטרחה הזו. האם יש? - בוודאי!
OCR היא טכנולוגיה של זיהוי אופטי של אותיות ומספרים, שנסרקו על ידי סורק, מתמונה, מדף טקסט מודפס או מכתב יד, לקובץ או מסמך דיגיטלי, ממוחשב, שניתן להמשיך ולערוך אותו במחשב. באמצעות תוכנת OCR אנו יכולים לסרוק, או לצלם, כל מסמך שיש בו טקסטים והתוכנה ממירה אותם לטקסט שניתן לחפש בו במחשב, לערוך ולתקן אותו וכדומה.
המושג הוא בעצם ראשי תיבות של "Optical Character Recognition" או בעברית: זיהוי תווים אופטי.
הניסיונות המוקדמים ביותר ללמד את המחשב לקרוא, נעשו כבר בשנות ה-50 של המאה הקודמת. היה אז צורך לסייע למחשב "לקרוא" נכון את האותיות השונות. לשם כך השתמשו בשיטה של השוואת דוגמאות. הרעיון בשיטה זו, היה ללמד את המחשב את הצורות השונות של האותיות ומרגע שהיו בו צורות שונות של כל אות, המחשב עשה השוואה של האות שסרק מהתמונה, לכל הדוגמאות שנשמרו בו, של האותיות השונות. כשנמצאה האות הדומה ביותר - היא זוהתה. המחשב עבר לאות הבאה וחוזר חלילה. אבל השיטה הזו אינה טובה מספיק לגדלים שונים של כל אות ואינה מבחינה בין האות לבין לכלוך או כתם על הנייר הסרוק. לכן פיתחו גם שיטה לניתוח טופולוגי, שבה המחשב "למד" כיצד בנויה האות והמחשב מצא כל אות שסרק במאגר המידע של טופולוגיית האותיות. אבל גם שיטה זו התקשתה לעמוד בכמויות הפונטים שבהם מודפסים הטקסטים. לכן, השיטות המתקדמות של ימינו משלבות גם אינטליגנציה מלאכותית, תוכנה לומדת, רשתות נוירונים, הגיון מטושטש ושיטות שונות שנוספו במהלך השנים ומשפרות את תפקוד התוכנות הללו מאד. למעשה מלמדים את התוכנה לאגור בעצמה צורות חדשות של האותיות כל הזמן והיא מתנהגת כמו הזיכרון האנושי, שלנו. פלא שהיא מצליחה לקרוא ולזהות את הטקסט?
הנה OCR:
https://youtu.be/jO-1rztr4O0
קטע מתכנית מחשבים בעברית, שבה מסבירים לקיציס מה זה OCR:
https://youtu.be/j87b_fOo8EE?t=5m28s&end=11m13s
כיום יש OCR מובנה במכונות צילום משוכללות שונות:
https://youtu.be/Gq8usubMZgE?t=22s
ואפילו באפליקציה של גוגל תרגום, שמתרגמת שלטים משפה לשפה מיד:
https://youtu.be/Ro-HfETpzhc
סורק (Scanner) הוא מכשיר המאפשר לסרוק או לצלם, כל תמונה או מסמך עם טקסטים ולשמר אותם כקבצים דיגיטליים, או להדפיסם. סורקים מאפשרים גיבוי תמונות, שליחה של מסמכים בפקס והמרת מסמכי מלל לקטעי טקסט במחשב.
על אף שהיו קיימים גם קודם, הסורקים יצאו אל השוק הפרטי החל באמצע שנות ה-90 של המאה הקודמת והפכו פופולריים מאוד. בעידן הסמארטפונים עם המצלמות המתקדמות החליף אותם השוק הפרטי באפליקציות סריקה משוכללות ויעילות מאוד, שעלותן אפסית.
הסורקים הנפוצים ביותר הם סורקי התמונות והמסמכים, המאפשרים סריקה ואחסון של תמונות ומסמכי טקסט אל המחשב והצגתם על מסך המחשב. הסורקים הללו משמשים לשימור מסמכים ולשכפול תמונות, שימורן במחשב או בענן ולצורך השליחה שלהן בדואר האלקטרוני.
סורקים מיוחדים פותחו לסריקה מהירה של ספרים שלמים ובאמצעותן עוברות כיום ספריות שלמות דיגיטציה מהירה, כלומר העלאה של תכנים למדיה ממוחשבת, על ידי סריקת אלפי ספרים בתוך חודשים אחדים.
הסורק עושה תהליך של דיגיטציה ויזואלית לכל מה שנסרק בו. כלומר סריקת הטקסט בסורק תיצור ממנו קובץ תמונה. תמונה כזו במחשב היא קובץ דיגיטלי שניתן לעשות בו דברים רבים - מאחסון במחשב והדפסה ועד המרת הטקסט למחשב, באמצעות תוכנת OCR, שתאפשר לערוך אותו בתוכנת מעבד תמלילים ותאפשר לשלב אותו בכתיבה של מסמכים, עבודות וספרים.
סורקים אחרים הם קוראי הברקוד שמודפס על אריזות מוצרים, או קוראי ה-QR קוד שנפוץ בעולם הפיזי ומאפשר קישור בינו לבין העולם המקוון. סורקים אלו יודעים להמיר את הקוד הוויזואלי למידע ממוחשב, על מחירים, קישורי אינטרנט (לינקים) ועוד.
הנה סורקי המסמכים של היצרנית בראדר:
https://youtu.be/lEoh2f75rxU
מרכזי סריקה משמשים כיום לסריקת מסמכים בכמויות גדולות:
https://youtu.be/oF9UaG8CJm0
כיום קיימות מערכות לניהול מסמכים אלקטרוניים המשמשות לניהול מסמכים במשרדים וארגונים:
https://youtu.be/Uh9AWbg3Vw0
כך סורקים מסמכים בסמארטפון:
https://youtu.be/L2_-jwiIbL0
תמונות נסרקות לא רק בטלפון, אלא גם בסורקים או במרכזי סריקה בתשלום:
https://youtu.be/WhDNMdU1zhQ
כך סורקים תמונות באפקליקציות חינמיות לטלפון החכם:
https://youtu.be/6J77V-zqB4w
ובחיוך - על שירות לסריקת תמונות נוסטלגיות (עברית):
https://youtu.be/22NqQFks6hc
דיגיטציה
מכשיר הסי-טי (CT) הוא מכשיר רפואי שמבצע טומוגרפיה ממוחשבת - צילום לא פולשני, ללא ניתוח, של פנים הגוף. המכשיר הזה הוא פלא של ממש בתחום האנטומיה. באמצעות שילוב של קרינת X, קרינת הרנטגן, עם יכולות המחשוב המתקדמות ויצירה של תמונות פנים הגוף, הוא הפך את האיבחון של בעיות רפואיות בגוף, לקל ומדויק מאי-פעם.
הבדיקה הזו מתבצעת בתוך מכשיר שאליו מוכנס הנבדק. בעת הבדיקה, מסתובב מקור קרינה במהירות מסביב לגופו ותוך פחות מדקה הוא מעביר דרך הגוף המון קרני רנטגן, משלל זוויות. לאחר שעברו דרך הגוף, קולטים גלאים מיוחדים את קרני ה-X הללו ומעבירים את הנתונים שנקלטו אל המחשב, בצורה של אותות דיגיטליים. כשהנתונים הללו נקלטים במחשב יוצרת התוכנה שבו הדמיה תלת-ממדית של גוף הנבדק, או מציגה תמונות דו-ממדיות של איברים או אזורים מסוימים בו, בצורה של חתכים, ממש כאילו היו פרוסות דקות שנחתכו מהגוף. תוכנת הסיטי מחברת את הפרוסות הדקות הללו לתמונות מפורטות וברורות של האברים הפנימיים, העצמות, כלי הדם והרקמות שצולמו.
כך יכול הרופא לראות על גבי המסך של מכשיר ה-CT תמונות מדויקות של חתך מהמוח של הנבדק או תצוגות מוסרטות של ליבו בפעולה, לבחון את מסתם בלב וכך הלאה.
את מכשיר הסי-טי הראשון המציא סיר גודספרי האונספילד הבריטי בתחילת שנות ה-70. על ההמצאה המופלאה שלו, שעשתה מהפכה של ממש באיבחון הרפואי, הוא זכה בפרס נובל לרפואה.
CT הם ראשי תיבות באנגלית של "טומוגרפיה ממוחשבת" (Computed Tomography).
הנה סרטון על מכשיר הסיטי וכיצד היא מתבצעת בדיקת הסיטי:
https://youtu.be/78PHXuucWlY
הסבר על בדיקת CT ואיך מתבצעת הבדיקה במכשיר ה-CT:
https://youtu.be/XjGOFLCIV58
כל מה שרציתם לדעת על בדיקות CT:
https://youtu.be/LI23VsurQuQ
הידעתם שבעידן המודרני אפשר לעבוד עם מסמכים אלקטרוניים וטכנולוגיה בלבד, מבלי להחזיק משרד פיזי, להדפיס ניירות או לנהל ארכיון? - המחשב הנייד, הטלפון החכם והאינטרנט מאפשרים לעשות הכל - בלי נייר, ארונות, מגירות ובלי צורך אפילו בשולחן.
הידעתם שעם כל 80,000 דפי נייר שאנו נמנעים מלהדפיס, אנו מצילים עץ שלם? - יותר מזה, מדובר בחלום בן עשרות שנים, המלווה את עולם הטכנולוגיה ואיכות הסביבה. מכנים אותו "המשרד ללא נייר" והוא מתבסס על מסמכים אלקטרוניים (Electronic paper).
מסמכים אלקטרוניים (Electronic Documents) הם מסמכים שניתן לשלוח ולהעביר באמצעים אלקטרוניים, כמו דואר אלקטרוני ושליחה ברשתות חברתיות או באתרי שירותים באינטרנט. למעשה, מדובר בקבצי מחשב הניתנים לאחסנה וצפייה באמצעות מחשב, סמארטפון וכדומה, במקום הדפסה ושמירה כניירות.
זה עובד גם הפוך. סריקה של מסמכים והפיכתם לקבצים ממוחשבים, מאפשרת למשרד לתעד מסמכי נייר, לשמור אותם על כונני מחשב, לחסוך בכך מקום אחסון יקר ועדיין לאתר אותם בקלות בעתיד, באמצעות מה שנקרא "ארכיון אלקטרוני".
בכל מקרה, שימוש במסמכים אלקטרוניים יכול לסייע לארגונים לחסוך המון נייר, חללי אחסון יקרים וגם לשמור על העצים בכדור הארץ ועל כדור הארץ עצמו.
כך ניתן לעבור כיום למשרד עם פחות נייר:
https://youtu.be/DSEe4lcXhWI
על סריקת מסמכים והפיכתם למסמכים אלקטרוניים:
https://youtu.be/oF9UaG8CJm0
דוגמה למערכת ניהול מסמכים אלקטרוניים בשביל המשרד ללא נייר:
https://youtu.be/Uh9AWbg3Vw0
גם לחתום על מסמכים אפשר מבלי להדפיס:
https://youtu.be/u9ptQ5iFRt0
אפילו ארכיון המדינה הופך לארכיון ממוחשב:
https://youtu.be/sLknuRRmG04
למעשה, ניתן כך לנהל עסק מכל מקום, באמצעות טכנולוגיה בלבד:
https://youtu.be/pJDmiFOzVNA
אנו מכירים את ה-MRI מבית החולים והמכון לבדיקות רפואיות. MRI הם ראשי התיבות של "דימות תהודה מגנטית". זהו מכשיר תהודה מגנטי שמאפשר לבצע סוג של סריקה מבחוץ של הגוף. הוא משמש בכך לצורך המחשת האיברים הפנימיים בגוף, מבלי הצורך להשתמש בקרני רנטגן.
הטכנולוגיה פותחה על ידי ממציאי המכשיר, פול לוטרבר ופיטר מנספילד. הם גם זכו בשנת 2003 בפרס נובל לפיזיולוגיה או לרפואה על המצאת ה-MRI, בזכות החשיבות הרבה שלו ככלי אבחוני ורפואי.
בישראל יוצרו בעבר רבים ממכשירי ה-MRI, בעיקר על ידי חברת "אלסינט" שהיתה מהמובילות בעולם בתחום.
השימושים של MRI הם למטרות של אבחון רפואי, חקר המוח, פסיכיאטריה, מחקר ביולוגי ועוד. בעשורים האחרונים הפך ה-MRI לבעל תרומה אדירה למחקר המדעי ובמיוחד למחקרים על המוח. זה קרה בין השאר, תודות לפיתוח של מה שזכה לשם "מכשיר התהודה המגנטי הפונקציונלי" ובקיצור fMRI.
הפריצה המחקרית האדירה ביותר בפענוח המסתורין שאופף את תפקוד המוח ,למשל, התאפשרה תודות לסריקות שמבצעים חוקרים במוח בעזרת fMRI. המכשיר מאפשר לחוקרים לחזות ולצלם את המוח בתלת-ממד ולראות בזמן אמת כיצד מופעלים וכבים אזורים שונים בו, בפעילויות ובמצבים שונים. בעזרתו התגלו, למשל, עובדות של ממש המאוששות את תרומת המוסיקה לפעילות המוחית שלנו.
זוהי בדיקת ה-MRI:
https://youtu.be/o4LEEyULqhQ?t=6s
כל מה שרציתם לדעת על בדיקות MRI:
https://youtu.be/HAqQObqutyI
על טכנולוגיית MRI והשימוש בה:
http://youtu.be/sWVpH_H2se8?t=10s
העקרונות המדעיים שעל פיהם עובד ה-MRI:
http://youtu.be/CjDYkBZquOY
וכך פועל ה-MRI:
https://youtu.be/HUUvBICd6QI
חיישן ביומטרי לזיהוי טביעת האצבע (Fingerprint sensor) הוא רק אחת מהטכנולוגיות בתחום של טכנולוגיות הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות אלה הפכו מאד נפוצות בשנים האחרונות באבטחה וזיהוי, בתחומים שונים.
החל מבקרות כניסה למתחמים פיזיים ולמכשירים שונים כמו מחשבים וטלפונים חכמים ועד לזיהוי אישי בשעוני נוכחות שנהוגים במקומות עבודה - זיהוי טביעת האצבע באמצעות חיישן הוכיחה את עצמה כיעילה ושימושית מאד.
בטלפונים ניידים מותקנים כיום לא מעט חיישנים כאלה. חיישנים סורקי טביעות-אצבע משמשים כאמצעי זיהוי ייחודיים לכל משתמש ומשתמש וקשה יותר לזייפם או לפרוץ אותם מאשר סיסמאות קלות, או טלפונים חסרי סיסמה.
הראשונה להשתמש בחיישני טביעת-אצבע הייתה חברת Apple. החברה חשפה את האייפון 5S עם סורק טביעות האצבע הראשון וכינתה אותו TouchID. במהרה יצאו חיישנים מתחרים למכשירים של יצרנים מתחרים רבים. בשנת 2019 המתחרה הגדולה סמסונג הייתה הראשונה להשתמש בחיישן אצבע תלת מימד שמוטמע על המסך עצמו.
החיישן בטלפונים החכמים מאפשר להשתמש בטביעת האצבע כדי לבטל את נעילת הטלפון החכם. במכשירים שונים הוא יכול לשמש גם כדי לאשר רכישות בכסף או לפתוח אפליקציות שנבחרו לפתיחה אישית בלעדית של המשתמש.
עם זאת, האקרים כבר הראו שהעתק פיזי של טביעת האצבע יכול לשמש לביטול נעילת הטלפון. הדבר הופך את נעילת הטלפון באמצעות טביעת אצבע לפחות חזקה מסיסמאות חזקות. יש לכך פתרונות שמצאו יצרני סמארטפונים מסוימים. אחרים פחות הצליחו וחלקם עברו לטכנולוגיות אחרות, כמו זיהוי פנים באמצעות המצלמה הקדמית (מצלמת בסלפי).
אבל איך פועל החיישן הביומטרי לטביעת אצבע?
אם מדובר על חיישן של טלפון חכם, ראשית יש ללמד את החיישן כיצד נראות טביעות אצבעותיו של המשתמש. עושים זאת על ידי הנחת האצבע על הכפתור עם החיישן, שוב ושוב ובזוויות וצידי האצבע השונים, עד שאנימציית טביעת האצבע שעל מסך הטלפון מתמלאת בצבע אדום. באייפון למשל, ניתן להוסיף עד 6 טביעות אצבעות לכניסה למכשיר.
אחרי שלמד את טביעת האצבע של בעל הטלפון, משתמש החיישן במידע שנשמר במכשיר ומשווה כל טביעת אצבע לתמונת טביעת האצבע שברשותו. אם טביעת האצבע זהה, המכשיר ייפתח. אם היא שונה - הוא יישאר נעול.
הנה חיישן טביעות אצבע של האייפון:
https://youtu.be/jaKS9zFOMDY
כך עובד החיישן הביומטרי לזיהוי טביעת האצבע:
https://youtu.be/CLdrbn8XYIw
חיישן טביעות האצבע של מכשיר סמארטפון Galaxy S5:
https://youtu.be/dKVdJ9U8sm4
וכך גורמים לחיישן זיהוי טביעת אצבע Touch ID של מכשירי אייפון לזהות אותך:
https://youtu.be/MXYTD8UJaJo
מורפינג (Morphing) הוא אחד האפקטים המיוחדים המעניינים של העידן הדיגיטלי. משתמשים בו בסרטים ובאנימציות כדי לשנות את הצורה של משהו, בדרך כלל דמות, באופן הדרגתי ורציף. האפקט הזה נראה כקסם, אבל הוא אפקט דיגיטלי שמתבסס על תמונות דיגיטליות ויכולת חישוב גבוהה של המחשב המודרני.
המורפינג מבצע מעבר בין תמונה לתמונה, בתהליך הדרגתי ש"מורח" את התמונה הקודמת ויוצר שינוי הדרגתי אל התמונה הבאה.
לרוב השימוש המקובל באפקט המורפינג הוא כדי להציג אנשים המשתנים לאורך השנים, באמצעות מעבר בין תמונות שונות שלהם. שימוש אחר ומעניין הוא להציג אדם ההופך לאדם אחר.
להשגת אפקט המורפינג נהגו להשתמש עד סוף שנות ה-80 בטכניקה של "פייד אאוט" (Fade-out), דהייה של התמונה אל עבר התמונה הבאה. בתחילת שנות ה-90 פותחו תוכנות מחשב המדמות שינויים הדרגתיים המחברים בין תמונה לתמונה בדרך הרבה יותר מוחשית ומציאותית. כיום יוצרים אמני המורפינג עבודות מעניינות מסוג זה בעזרת תוכנת האפקטים המיוחדים After Effects.
המורפינג הידוע מתוך הווידאו קליפ של מייקל ג'קסון "Black or White":
https://youtu.be/3Iw-vUBo7v4
מורפינג של ילדים מכל העולם:
https://youtu.be/Bei79AxD25o
הזמר המנוח ג'ון לנון לאורך השנים:
https://youtu.be/1Lu05Hdyjqo
מורפינג בקולנוע - שינויי ה"המתכת הנוזלית" מתוך הסרט "שליחות קטלנית 2: יום הדין:
https://youtu.be/u8h8d2XLWKY
וכך עושים את זה בתוכנת Morphing מיוחדת:
https://youtu.be/_ffwplg8Lxs
מהו זיהוי פנים?
ממצלמות אבטחה במרחב הציבורי, דרך מצלמות מעקב המתעדות מיליוני אנשים בערים ובדרכים ועד לסוכנויות המעקב הממשלתיות, לאחרונה נראה שהיא בכל מקום. היכולת לזהות פנים באופן דיגיטלי מתבססת על המרה של תווי הפנים של אדם למפת נתונים, שניתן להשוות למיליוני מפות נתונים אחרות ולמצוא במי מדובר.
מדובר בטכנולוגיית זיהוי פנים (Facial recognition), המבוססת על יכולת טכנולוגית מבוססת אלגוריתם, או תוכנה, שמסוגלת לזהות אדם על פי צילום דיגיטלי שלו, אם בתצלום ואם בסרט וידאו. מערכות זיהוי פנים רבות מתיימרות כיום לעשות זאת באופן אוטומטי.
אחת השיטות לזיהוי פנים היא על ידי השוואת תכונות תווי הפנים שבתמונה לתמונות שמאוחסנות במאגר נתונים. אלגוריתם פשוט למד כבר מזמן לזהות בזמן צילום דיגיטלי, פנים אנושיות וכך עשה פוקוס עליהם, כדי שהפנים לא יצאו מטושטשים.
בשנים האחרונות הפכו האלגוריתמים של זיהוי פנים מדויקים מבעבר. הם מאפשרים לעבד כמויות אדירות של מידע, במהירות וביעילות, כשהם נעזרים במאגרי נתונים ענקיים המכילים את פניהם של אזרחים רבים.
המדהים הוא שהרשתות החברתיות מהוות כיום את מאגר הנתונים הגדול מאי-פעם, כשלכל צילום מתווספים מיידית שמות המצולם ופרטים מזהים רבים. המרכזיות של המדיה החברתית בחיינו מהווה סיכון לא קטן לפרטיות שלנו וזה יילך ויתחדד, ככל שיימצאו שימושים חדשים לטכנולוגיות הללו.
כל השחקנים הטכנולוגיים הגדולים כבר שם. אם זו פייסבוק, שמזהה את חבריך בתמונות שהעלית לקיר שלך, או גוגל שמזהה לבעלי סמארטפונים את פניהם של המצולמים בתמונות שבנייד האנדרואיד שלהם. מיקרוסופט, שהצליחה לפתח אלגוריתמים לשלטים שמזהים את המתבונן ומציעים לו פרסומות מטורגטות, כלומר פרסומות שונות לכל אדם ומותאמות לנושאים שבהם הוא מתעניין, בצורה די דומה לפרסומות בדפדפן, שמתאימות את עצמן לחיפושים שלך במנוע החיפוש. מוצר אחר של מיקרוסופט המשתמש בזיהוי פנים, הוא מצלמה שמסוגלת להבחין בין תאומים זהים ולזהותם על אף הדימיון הרב ביניהם.
מערכות זיהוי פנים משמשות כיום לאבטחה, לזיהוי החברים המצולמים ברשתות חברתיות ולמעקב אחרי פושעים וטרוריסטים במקומות ציבוריים. לעתים קרובות הן מופעלות ביחד עם טכנולוגיות משלימות, שכן זיהוי פנים היא חלק מתחום הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות נוספות שמשמשות בזיהוי ביומטרי הן זיהוי טביעות אצבע, זיהוי דנ"א וזיהוי קשתית העין.
כך אנו מזהים פנים (עברית):
https://youtu.be/mTSsCYob9mo
זיהוי פנים טכנולוגי:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
זיהוי פנים כאמצעי תשלום (עברית):
https://youtu.be/9yyeH6CK5xk
על זיהוי פנים ופרטיות (עברית):
https://youtu.be/fU3OMXLAKNk
טכנולוגיית האבטחה שמתבססת על זיהוי פנים:
https://youtu.be/9k-rTVfLesQ
מראת הפלא שמזהה בין השאר רגשות של המתבונן בה:
https://youtu.be/uN1yB17S2bk
נראה שזיהוי הפנים של חלונות 10 לא מתבלבל בין תאומים זהים:
https://youtu.be/J1NL246P9Vg
ויש גם זיהוי פנים מעט מביך כמו אלגוריתם שמבטיח לזהות את הגיל של המצולם:
https://youtu.be/Wi8DLKPQqJ0
ממצלמות אבטחה במרחב הציבורי, דרך מצלמות מעקב המתעדות מיליוני אנשים בערים ובדרכים ועד לסוכנויות המעקב הממשלתיות, לאחרונה נראה שהיא בכל מקום. היכולת לזהות פנים באופן דיגיטלי מתבססת על המרה של תווי הפנים של אדם למפת נתונים, שניתן להשוות למיליוני מפות נתונים אחרות ולמצוא במי מדובר.
מדובר בטכנולוגיית זיהוי פנים (Facial recognition), המבוססת על יכולת טכנולוגית מבוססת אלגוריתם, או תוכנה, שמסוגלת לזהות אדם על פי צילום דיגיטלי שלו, אם בתצלום ואם בסרט וידאו. מערכות זיהוי פנים רבות מתיימרות כיום לעשות זאת באופן אוטומטי.
אחת השיטות לזיהוי פנים היא על ידי השוואת תכונות תווי הפנים שבתמונה לתמונות שמאוחסנות במאגר נתונים. אלגוריתם פשוט למד כבר מזמן לזהות בזמן צילום דיגיטלי, פנים אנושיות וכך עשה פוקוס עליהם, כדי שהפנים לא יצאו מטושטשים.
בשנים האחרונות הפכו האלגוריתמים של זיהוי פנים מדויקים מבעבר. הם מאפשרים לעבד כמויות אדירות של מידע, במהירות וביעילות, כשהם נעזרים במאגרי נתונים ענקיים המכילים את פניהם של אזרחים רבים.
המדהים הוא שהרשתות החברתיות מהוות כיום את מאגר הנתונים הגדול מאי-פעם, כשלכל צילום מתווספים מיידית שמות המצולם ופרטים מזהים רבים. המרכזיות של המדיה החברתית בחיינו מהווה סיכון לא קטן לפרטיות שלנו וזה יילך ויתחדד, ככל שיימצאו שימושים חדשים לטכנולוגיות הללו.
כל השחקנים הטכנולוגיים הגדולים כבר שם. אם זו פייסבוק, שמזהה את חבריך בתמונות שהעלית לקיר שלך, או גוגל שמזהה לבעלי סמארטפונים את פניהם של המצולמים בתמונות שבנייד האנדרואיד שלהם. מיקרוסופט, שהצליחה לפתח אלגוריתמים לשלטים שמזהים את המתבונן ומציעים לו פרסומות מטורגטות, כלומר פרסומות שונות לכל אדם ומותאמות לנושאים שבהם הוא מתעניין, בצורה די דומה לפרסומות בדפדפן, שמתאימות את עצמן לחיפושים שלך במנוע החיפוש. מוצר אחר של מיקרוסופט המשתמש בזיהוי פנים, הוא מצלמה שמסוגלת להבחין בין תאומים זהים ולזהותם על אף הדימיון הרב ביניהם.
מערכות זיהוי פנים משמשות כיום לאבטחה, לזיהוי החברים המצולמים ברשתות חברתיות ולמעקב אחרי פושעים וטרוריסטים במקומות ציבוריים. לעתים קרובות הן מופעלות ביחד עם טכנולוגיות משלימות, שכן זיהוי פנים היא חלק מתחום הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות נוספות שמשמשות בזיהוי ביומטרי הן זיהוי טביעות אצבע, זיהוי דנ"א וזיהוי קשתית העין.
כך אנו מזהים פנים (עברית):
https://youtu.be/mTSsCYob9mo
זיהוי פנים טכנולוגי:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
זיהוי פנים כאמצעי תשלום (עברית):
https://youtu.be/9yyeH6CK5xk
על זיהוי פנים ופרטיות (עברית):
https://youtu.be/fU3OMXLAKNk
טכנולוגיית האבטחה שמתבססת על זיהוי פנים:
https://youtu.be/9k-rTVfLesQ
מראת הפלא שמזהה בין השאר רגשות של המתבונן בה:
https://youtu.be/uN1yB17S2bk
נראה שזיהוי הפנים של חלונות 10 לא מתבלבל בין תאומים זהים:
https://youtu.be/J1NL246P9Vg
ויש גם זיהוי פנים מעט מביך כמו אלגוריתם שמבטיח לזהות את הגיל של המצולם:
https://youtu.be/Wi8DLKPQqJ0
איך פעל מכשיר הפקסימיליה?
הפקסימיליה (Facsimile או בקיצור Fax) היא טכנולוגיה שסורקת ניירות ומעבירה אותם דרך קו הטלפון לאדם אחר שמקבל ומדפיס את הדף שנסרק ונשלח אליו בפקס.
את הפקסימיליה המציא הממציא הסקוטי אלכסנדר ביין (Alexander Bain) והוא מיהר להוציא פטנט על מכשיר הפקס שפיתח. זה קרה עוד, החזיקו חזק, בשנות ה-40 של המאה ה-19. אותו ביין צבר לפני כן ידע וניסיון בשעוני מטוטלת חשמליים. הוא ניצל את ההבנה המכנית שלו והצליח ליצור מכניזם שיכול לסרוק דף נייר, שורה אחרי שורה, קדימה ואחורה ושוב קדימה, עד להשלמת הסריקה של כולו.
הפקס הזה מעביר אותות וצפצופים ובצד השני קולט אותו מכשיר פקס אחר. הוא מפענח את הצפצופים לפיקסלים שמודפסים על נייר. דיוק בקידוד לאותות וממנו בחזרה להדפסה, מבטיח העברת פקס נקייה ונאמנה לתוכן המקורי של המסמך הסרוק.
אמנם הפקס החל להיזנח, עם פריצת האינטרנט והדואר האלקטרוני. אבל הייתה לו תקופת חסד, החל משנות ה-80 של המאה הקודמת. כיום, בזכות התפשטות הדואר האלקטרוני, לא ממשיכים יותר מכשירי הפקס לשמש כדי לשלוח מסמכים סרוקים לעסקים, אפילו לא למוסדות ציבור וחברות אחרונות שהמשיכו עוד שנים רבות עם העניין הלא יעיל הזה. להתראות פקס!
הנה הפקסימיליה:
https://youtu.be/2cTdfvczaZk
כך שלחו פקס:
https://youtu.be/aeN83MBAeMI
תצוגה ויזואלית:
https://youtu.be/JGkcsFmbU4k
בחיוך - אפשר גם לחייג (עברית):
https://youtu.be/AMG1q4T0nOM
והנה הפקס מאבד רלוונטיות גם בבית (עברית):
https://youtu.be/njNiUx0E3LQ
הפקסימיליה (Facsimile או בקיצור Fax) היא טכנולוגיה שסורקת ניירות ומעבירה אותם דרך קו הטלפון לאדם אחר שמקבל ומדפיס את הדף שנסרק ונשלח אליו בפקס.
את הפקסימיליה המציא הממציא הסקוטי אלכסנדר ביין (Alexander Bain) והוא מיהר להוציא פטנט על מכשיר הפקס שפיתח. זה קרה עוד, החזיקו חזק, בשנות ה-40 של המאה ה-19. אותו ביין צבר לפני כן ידע וניסיון בשעוני מטוטלת חשמליים. הוא ניצל את ההבנה המכנית שלו והצליח ליצור מכניזם שיכול לסרוק דף נייר, שורה אחרי שורה, קדימה ואחורה ושוב קדימה, עד להשלמת הסריקה של כולו.
הפקס הזה מעביר אותות וצפצופים ובצד השני קולט אותו מכשיר פקס אחר. הוא מפענח את הצפצופים לפיקסלים שמודפסים על נייר. דיוק בקידוד לאותות וממנו בחזרה להדפסה, מבטיח העברת פקס נקייה ונאמנה לתוכן המקורי של המסמך הסרוק.
אמנם הפקס החל להיזנח, עם פריצת האינטרנט והדואר האלקטרוני. אבל הייתה לו תקופת חסד, החל משנות ה-80 של המאה הקודמת. כיום, בזכות התפשטות הדואר האלקטרוני, לא ממשיכים יותר מכשירי הפקס לשמש כדי לשלוח מסמכים סרוקים לעסקים, אפילו לא למוסדות ציבור וחברות אחרונות שהמשיכו עוד שנים רבות עם העניין הלא יעיל הזה. להתראות פקס!
הנה הפקסימיליה:
https://youtu.be/2cTdfvczaZk
כך שלחו פקס:
https://youtu.be/aeN83MBAeMI
תצוגה ויזואלית:
https://youtu.be/JGkcsFmbU4k
בחיוך - אפשר גם לחייג (עברית):
https://youtu.be/AMG1q4T0nOM
והנה הפקס מאבד רלוונטיות גם בבית (עברית):
https://youtu.be/njNiUx0E3LQ
איך עובד הברקוד?
ברקוד (Barcode) הוא אחת הטכנולוגיות השימושיות במסחר המודרני. מאז שפותח הברקוד על ידי חברת IBM בשנת 1971, סומנו מיליארדי מוצרים בעולם והם מאפשרים למוכרים וקופאים למכור במהירות ללקוחות, מבלי לזכור את המחירים ואף לעדכן מחירים בצורה יעילה ומהירה מתמיד.
הברקוד מורכב משורת קווים אנכיים, בעלי עובי שונה ומרווחים שונים ביניהם. הברקוד מחולק אופקית ל-95 אזורים שווים. על אזורים אלה משתרעים הקווים השחורים, או המרווחים שביניהם. בכל אחד מהם יש אור או אין אור, כלומר יש אזור שחור או לבן. במרכז נמצאים הקווים החשובים של הקוד, אלו שמכילים את המידע החשוב שאותו מאחסן הקוד. לעומתו, בקצה הברקוד יש סדרת קווים המשמשת לבקרה. סדרת הבקרה מאפשרת אימות שהנתון שהסורק קרא מהמוצר הוא אכן נכון. הצפצוף שאתם שומעים בקופה הוא האישור של סדרת הבקרה, לאחר אימות הקריאה. בנוסף, קווי הבקרה הם אלה שמאפשרים לסורק הברקוד לקרוא משני הכיוונים. אם הסריקה מראה שהם הפוכים, המחשב "מבין" שעליו לנתח את הקוד הדיגיטלי שהתקבל, בצורה הפוכה. כך יכול הקופאי לסרוק בכל כיוון שירצה ועדיין יתקבלו הנתונים הנכונים.
לסורק הברקוד, שמחובר למכשיר אלקטרוני כמו קופה רושמת או מחשב, יש מד-אור מדויק מאד. הסורק קורא בצורה אופטית את הברקוד ומפענח כמה אור מוחזר אליו מכל נקודה בשטח הברקוד. כמות האור שמועברת ממד האור מתורגמת למתח חשמלי וממנו לנתונים דיגיטליים, מספריים. הנתונים הללו הם נתונים בינאריים. כל נקודה שחורה הופכת ל-0 וכל נקודה לבנה תהפוך ל-1. כשיתורגם המספר הבינארי למספרים על בסיס 10, מספרים "רגילים", יתקבלו המחיר והפרטים שאוחסנו במערכת המחשב, עבור אותו מוצר.
קריאתם המהירה של הנתונים הללו מתוויות המוצרים השונים, היא תרומתו של הברקוד לייעול תהליך המכירה והיא מה שמקטין את התור בקופות.
אגב, הברקוד מכיל אותיות או מספרים, שבאמצעותם מסומנים המוצרים השונים. בספרות הללו של הברקוד מקודדים פרטים כמו היצרן שמייצר את המוצר, המדינה שממנה בא המוצר וסיפרת ביקורת, שנועדה, אתם כבר יודעים, לאימות הנתונים. פעמים בקוד המספרי יש 12 ספרות ואז הוא נקרא בשיטה אמריקאית, בעוד הקוד האירופאי כולל 13 ספרות.
כך עובד הברקוד:
https://youtu.be/e6aR1k-ympo
ברקוד (Barcode) הוא אחת הטכנולוגיות השימושיות במסחר המודרני. מאז שפותח הברקוד על ידי חברת IBM בשנת 1971, סומנו מיליארדי מוצרים בעולם והם מאפשרים למוכרים וקופאים למכור במהירות ללקוחות, מבלי לזכור את המחירים ואף לעדכן מחירים בצורה יעילה ומהירה מתמיד.
הברקוד מורכב משורת קווים אנכיים, בעלי עובי שונה ומרווחים שונים ביניהם. הברקוד מחולק אופקית ל-95 אזורים שווים. על אזורים אלה משתרעים הקווים השחורים, או המרווחים שביניהם. בכל אחד מהם יש אור או אין אור, כלומר יש אזור שחור או לבן. במרכז נמצאים הקווים החשובים של הקוד, אלו שמכילים את המידע החשוב שאותו מאחסן הקוד. לעומתו, בקצה הברקוד יש סדרת קווים המשמשת לבקרה. סדרת הבקרה מאפשרת אימות שהנתון שהסורק קרא מהמוצר הוא אכן נכון. הצפצוף שאתם שומעים בקופה הוא האישור של סדרת הבקרה, לאחר אימות הקריאה. בנוסף, קווי הבקרה הם אלה שמאפשרים לסורק הברקוד לקרוא משני הכיוונים. אם הסריקה מראה שהם הפוכים, המחשב "מבין" שעליו לנתח את הקוד הדיגיטלי שהתקבל, בצורה הפוכה. כך יכול הקופאי לסרוק בכל כיוון שירצה ועדיין יתקבלו הנתונים הנכונים.
לסורק הברקוד, שמחובר למכשיר אלקטרוני כמו קופה רושמת או מחשב, יש מד-אור מדויק מאד. הסורק קורא בצורה אופטית את הברקוד ומפענח כמה אור מוחזר אליו מכל נקודה בשטח הברקוד. כמות האור שמועברת ממד האור מתורגמת למתח חשמלי וממנו לנתונים דיגיטליים, מספריים. הנתונים הללו הם נתונים בינאריים. כל נקודה שחורה הופכת ל-0 וכל נקודה לבנה תהפוך ל-1. כשיתורגם המספר הבינארי למספרים על בסיס 10, מספרים "רגילים", יתקבלו המחיר והפרטים שאוחסנו במערכת המחשב, עבור אותו מוצר.
קריאתם המהירה של הנתונים הללו מתוויות המוצרים השונים, היא תרומתו של הברקוד לייעול תהליך המכירה והיא מה שמקטין את התור בקופות.
אגב, הברקוד מכיל אותיות או מספרים, שבאמצעותם מסומנים המוצרים השונים. בספרות הללו של הברקוד מקודדים פרטים כמו היצרן שמייצר את המוצר, המדינה שממנה בא המוצר וסיפרת ביקורת, שנועדה, אתם כבר יודעים, לאימות הנתונים. פעמים בקוד המספרי יש 12 ספרות ואז הוא נקרא בשיטה אמריקאית, בעוד הקוד האירופאי כולל 13 ספרות.
כך עובד הברקוד:
https://youtu.be/e6aR1k-ympo
איך מלמדים מחשבים לזהות פנים?
איך מאמנים מכונות לראות ולזהות פנים?
יותר ויותר מדברים כיום על "האח הגדול", שעוקב אחרי כל אחד מאיתנו ויודע עלינו יותר ויותר. אנשים מתפלאים כיצד הוא מזהה בכל רגע נתון את מקומנו, מי אנחנו בתמונות הפרטיות שלנו ובפוסטים החברתיים ואם אנחנו מתכננים פשע או מותר לנו לבצע עיסקה מסחרית.
אבל כיצד זה מתבצע?
הדרך לזהות אותנו בכל מקום היא ללמד מחשבים לעשות זאת. מדובר במה שנקרא טכנולוגיית זיהוי פנים. כל מחשב כזה מחובר למצלמות שמראות לו פנים והמחשב מזהה אותנו לעומת אחרים.
השיטה מתחילה בללמד תוכנה לזהות אנשים. מזינים אליה מאגר תמונות ענקי ו"מלמדים" אותה מהם פנים ומה לא. עושים זאת בסימון הטעויות שלה, מה שמשפר כל הזמן את יכולותיה. ככל שהמאגר הוא גדול וכוח המיחשוב רב, המכונה תלמד טוב יותר ומהר יותר לזהות פנים.
ככל שהמאגר מגוון, לעומת זאת, המכונה תלמד לזהות יותר סוגי פנים. בתחילת הדרך המאגרים לא היו מגוונים מספיק, מה שגרם לכך שיכולות המחשבים והבינה המלאכותית לזהות נשים, או בני מיעוטים שאינם לבנים, היו נמוכות מאוד.
ככל שהמכונה תלמד מהם פנים, ניתן יהיה להזין אליה את התמונות של כולנו וללמד אותה לזהות אנשים ספציפיים. אז לממשלות ולגופי ביטחון יש מאגרים כאלה, מתצלומי תעודות הזהות שלנו, אבל לגופים אחרים יש בעיה.
אז המצב הזה של ראיית מכונה (Machine vision) הולך ומשתפר דווקא תודות למאגרים העצומים של הרשתות החברתיות. כך תורמת למשל הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות את הפרצופים בתמונות, גם לטובת זיהוי מגוון יותר וחכם יותר.
כך מאמנים מודלים ממוחשבים לזהות פנים (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI
כיום הטכנולוגיה של זיהוי הפנים פועלת גם על פנים בתנועה:
https://youtu.be/kKaU6JFRu5g
כך פועלת טכנולוגיית זיהוי הפנים בתוכנה:
https://youtu.be/X7_ojlEXnWc
אפליקציות רבות משתמשות ביכולת זיהוי פנים:
https://youtu.be/NiKc1z4kOMM
זה מאפשר לענקיות רשת ומסחר לזהותכם ולגופי ביטחון למנוע פשעים וטרור, לאפשר כניסה למתחמים ועוד:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
והרצאת וידאו מעולה על ראיית מכונה שתסייע לכבדי ראיה לראות (מתורגם):
https://youtu.be/c-0ckmzlypA?long=yes
יותר ויותר מדברים כיום על "האח הגדול", שעוקב אחרי כל אחד מאיתנו ויודע עלינו יותר ויותר. אנשים מתפלאים כיצד הוא מזהה בכל רגע נתון את מקומנו, מי אנחנו בתמונות הפרטיות שלנו ובפוסטים החברתיים ואם אנחנו מתכננים פשע או מותר לנו לבצע עיסקה מסחרית.
אבל כיצד זה מתבצע?
הדרך לזהות אותנו בכל מקום היא ללמד מחשבים לעשות זאת. מדובר במה שנקרא טכנולוגיית זיהוי פנים. כל מחשב כזה מחובר למצלמות שמראות לו פנים והמחשב מזהה אותנו לעומת אחרים.
השיטה מתחילה בללמד תוכנה לזהות אנשים. מזינים אליה מאגר תמונות ענקי ו"מלמדים" אותה מהם פנים ומה לא. עושים זאת בסימון הטעויות שלה, מה שמשפר כל הזמן את יכולותיה. ככל שהמאגר הוא גדול וכוח המיחשוב רב, המכונה תלמד טוב יותר ומהר יותר לזהות פנים.
ככל שהמאגר מגוון, לעומת זאת, המכונה תלמד לזהות יותר סוגי פנים. בתחילת הדרך המאגרים לא היו מגוונים מספיק, מה שגרם לכך שיכולות המחשבים והבינה המלאכותית לזהות נשים, או בני מיעוטים שאינם לבנים, היו נמוכות מאוד.
ככל שהמכונה תלמד מהם פנים, ניתן יהיה להזין אליה את התמונות של כולנו וללמד אותה לזהות אנשים ספציפיים. אז לממשלות ולגופי ביטחון יש מאגרים כאלה, מתצלומי תעודות הזהות שלנו, אבל לגופים אחרים יש בעיה.
אז המצב הזה של ראיית מכונה (Machine vision) הולך ומשתפר דווקא תודות למאגרים העצומים של הרשתות החברתיות. כך תורמת למשל הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות את הפרצופים בתמונות, גם לטובת זיהוי מגוון יותר וחכם יותר.
כך מאמנים מודלים ממוחשבים לזהות פנים (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI
כיום הטכנולוגיה של זיהוי הפנים פועלת גם על פנים בתנועה:
https://youtu.be/kKaU6JFRu5g
כך פועלת טכנולוגיית זיהוי הפנים בתוכנה:
https://youtu.be/X7_ojlEXnWc
אפליקציות רבות משתמשות ביכולת זיהוי פנים:
https://youtu.be/NiKc1z4kOMM
זה מאפשר לענקיות רשת ומסחר לזהותכם ולגופי ביטחון למנוע פשעים וטרור, לאפשר כניסה למתחמים ועוד:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
והרצאת וידאו מעולה על ראיית מכונה שתסייע לכבדי ראיה לראות (מתורגם):
https://youtu.be/c-0ckmzlypA?long=yes
מהו ה-QR Code שמחבר בין העולם האמיתי לאינטרנט?
קוד QR (ראשי התיבות באנגלית של Quick Response Code, בעברית "קוד לתגובה מהירה") הוא אמצעי להפוך עצמים בעולם האמיתי למקושרים, בעלי קישורים פעילים, כמו באינטרנט. במילים אחרות, קוד "התגובה המהירה" הומצא כדי לאפשר קישורים מהירים גם לגולש הסלולארי.
בראשית ימי האינטרנט, כולנו התפעלנו מהקישורים. האפשרות שלך ללחוץ על קישור בטקסט ולקבל בדפדפן את הדף הרלוונטי באינטרנט הייתה אפשרות מדהימה וחשובה. עם הזמן והתקדמות הטכנולוגיה התחלנו לראות שהרבה דברים בעולם האמיתי זקוקים גם הם לקישורים.
זו בדיוק המשימה שנתנו לקיו אר. קוד ה-QR. המציאו אותו במפעלי "טויוטה" ביפן, כדי לסמן ולקטלג היטב פריטים וחלקים בתעשיית המכוניות שלהם. הברקוד לא הספיק לכמויות הפריטים שהם היו צריכים לסמן וכך נולד ה-QR Code, המפורט הרבה יותר.
אז הקיו אר הוא כמו קוד ברקוד, רק שהוא לא שומר נתונים של מחיר או המוצר שאליו מוצמד הקוד, אלא קישור בין עצם במציאות הלא-מקוונת לאלמנטים טכנולוגיים, כמו אתר אינטרנט, או דף אינטרנט ספציפי, לסרטון וידאו, תמונה מקוונת, מספר טלפון וכדומה.
הקוד הזה משמש כיום בהמון תחומים, אבל במיוחד בעולם הפרסום והשיווק. ודאי ראיתם לא פעם מודעה בעיתון, או כרזה שיווקית, המכילות קוד קיו-אר. סריקתו באפליקציה שבטלפון הסלולארי תפתח את הדפדפן הסלולרי שלכם ותאפשר לקרוא פרטים עליו, לצפות בסרטון, לראות תמונות, או להתקשר ישירות למפרסם או לגורמים הרלוונטיים.
קודי QR מוצמדים כיום לא רק למודעות ושלטי פרסום. לא פעם תראו אותם ליד מוצגים במוזיאון, בכתבות בעיתונים, בספרי וחוברות לימוד ועוד. הם הגשר שבין העולם האמיתי לעולם הוירטואלי של האינטרנט הסלולארי.
הנה קודי קיו אר והשימושים שלהם:
http://youtu.be/HzgsitaZcMo
שימושים מגוונים של קודי QR:
https://youtu.be/sVOall0cz5o
דרכים בהן משתמשים ב-QR קוד בחינוך (מתורגם):
http://youtu.be/dDgT1K3Kb7Y
והרצאת וידאו קצרה על קוד הקיו אר והיישומים שלו בתחומים שונים (מתורגם):
https://youtu.be/NRgWRXFXLQs?long=yes
קוד QR (ראשי התיבות באנגלית של Quick Response Code, בעברית "קוד לתגובה מהירה") הוא אמצעי להפוך עצמים בעולם האמיתי למקושרים, בעלי קישורים פעילים, כמו באינטרנט. במילים אחרות, קוד "התגובה המהירה" הומצא כדי לאפשר קישורים מהירים גם לגולש הסלולארי.
בראשית ימי האינטרנט, כולנו התפעלנו מהקישורים. האפשרות שלך ללחוץ על קישור בטקסט ולקבל בדפדפן את הדף הרלוונטי באינטרנט הייתה אפשרות מדהימה וחשובה. עם הזמן והתקדמות הטכנולוגיה התחלנו לראות שהרבה דברים בעולם האמיתי זקוקים גם הם לקישורים.
זו בדיוק המשימה שנתנו לקיו אר. קוד ה-QR. המציאו אותו במפעלי "טויוטה" ביפן, כדי לסמן ולקטלג היטב פריטים וחלקים בתעשיית המכוניות שלהם. הברקוד לא הספיק לכמויות הפריטים שהם היו צריכים לסמן וכך נולד ה-QR Code, המפורט הרבה יותר.
אז הקיו אר הוא כמו קוד ברקוד, רק שהוא לא שומר נתונים של מחיר או המוצר שאליו מוצמד הקוד, אלא קישור בין עצם במציאות הלא-מקוונת לאלמנטים טכנולוגיים, כמו אתר אינטרנט, או דף אינטרנט ספציפי, לסרטון וידאו, תמונה מקוונת, מספר טלפון וכדומה.
הקוד הזה משמש כיום בהמון תחומים, אבל במיוחד בעולם הפרסום והשיווק. ודאי ראיתם לא פעם מודעה בעיתון, או כרזה שיווקית, המכילות קוד קיו-אר. סריקתו באפליקציה שבטלפון הסלולארי תפתח את הדפדפן הסלולרי שלכם ותאפשר לקרוא פרטים עליו, לצפות בסרטון, לראות תמונות, או להתקשר ישירות למפרסם או לגורמים הרלוונטיים.
קודי QR מוצמדים כיום לא רק למודעות ושלטי פרסום. לא פעם תראו אותם ליד מוצגים במוזיאון, בכתבות בעיתונים, בספרי וחוברות לימוד ועוד. הם הגשר שבין העולם האמיתי לעולם הוירטואלי של האינטרנט הסלולארי.
הנה קודי קיו אר והשימושים שלהם:
http://youtu.be/HzgsitaZcMo
שימושים מגוונים של קודי QR:
https://youtu.be/sVOall0cz5o
דרכים בהן משתמשים ב-QR קוד בחינוך (מתורגם):
http://youtu.be/dDgT1K3Kb7Y
והרצאת וידאו קצרה על קוד הקיו אר והיישומים שלו בתחומים שונים (מתורגם):
https://youtu.be/NRgWRXFXLQs?long=yes
מהו קובץ mp3 ששינה את מוסיקת הפופ?
מבין הפיתוחים וההמצאות שליוו את דור המידע, נראה שהמצאת ה-mp3 היא המשמחת ביותר לאדם הפשוט. אמנם חוויית השיטוט והבחירה בחנויות התקליטים והדיסקים כמעט ונעלמה, אבל המוסיקה מעולם לא הייתה כה זמינה לכל כך הרבה אנשים. האם זה טוב? - כנראה שכן, על אף שכמו בכל מהפכה, יש גם כאן מי ששילמו עליה ביוקר ויש מי שנאלצו לשנות הרגלים עסקיים ואחרים.
הכל התחיל בשנות ה-80 של המאה הקודמת. צוות חוקרים במכון המחקר פראונהופר שבגרמניה, בראשות מהנדס אלקטרוניקה ומתמטיקאי גרמני בשם קרלהיינץ ברנדנבורג, מצא דרך ליצור אלגוריתם דחיסה שיכווץ קבצי קול לכ-1/12 מהגודל שלהם. זו הייתה מהפכה של ממש, בה הם הצליחו להרחיק את כל הצלילים שאינם בתדרים שבתחום השמע האנושי (בין 1000 ל-5000 הרץ), בידיעה שמרבית מה שהוציאו ממילא לא נשמע לאוזן אנושית. הבדלים קטנים בין צלילים קרובים וצלילים בעוצמה נמוכה יחסית הוקרבו למען מיזעור הקובץ.
קרלהיינץ וחבריו הציעו את הפורמט שפיתחו לתקן ה-MPEG, לצורך כיווץ קול בתעשיית הקולנוע, שם חיפשו פתרונות להפצת סרטים על גבי תקליטורים קומפקטיים אך מוגבלים בנפח המידע שניתן לשמור עליהם. אבל התעשייה בחרה בפורמט אחר והגרמנים נאלצו לחפש במקום אחר.
המקום הזה הלך ותפס אז. קראו לו WWW, האינטרנט בשבילכם, והוא בדיוק פרץ לעולם. אנשי המכון החליטו לקרוא לקובץ שלהם mp3 ולהציעו ליצרני תוכנות המרת צליל ונגני מוסיקה למחשב. לראשונים הציעו להוסיף תמורת תשלום פורמט כיווץ מדהים של שירים, שיהפוך את התוכנות שלהם ללהיטים בקופה. מיצרני תוכנות נגינת אודיו הם אפילו לא ביקשו תשלום, רק הציעו שהתוכנות שלהם יוכלו לנגן קבצי mp3.
התוצאה הייתה לא פחות ממדהימה. עשרות תוכנות המרה אפשרו למשתמשים להמיר מוסיקה לקבצי mp3 וצעירים מכל העולם החלו להמיר אוספים שלמים לקובץ החדש והקומפקטי, שתפס כה מעט על הכונן שלהם.
הצעירים הללו, שבעתיד יוגדרו כדור ה-Y, החלו לשלוח ולשתף שירים אחד עם השני במייל או בהעתקה מכונן לכונן. מכל עבר החלו לצוץ ברשת אתרים להורדת שירים בפורמט החדש. תוכנות נגן כמו winamp ניגנו את השירים ונשמעו מצויין. הן גם אפשרו לנגן פלייליסט, מושג חדש שנוצר ויחליף בהדרגה את האלבום. היתרון הנוסף שהוכנס לקובץ ה-mp3 היה שניתן היה לנגן אותו, תוך כדי ההורדה. המשמעות הייתה שבאינטרנט האיטי של אז, ההמתנה עד שיירד כל הקובץ נחסכה וזה היה פשוט כיף..
ואז המסיבה התפוצצה. האקר שפרץ תוכנת המרות הפיץ את האלגוריתם של הדחיסה ברשת ולשוק התווספו מאות תוכנות חינמיות להמרה ל-mp3. מה שהיה נהר הפך לנחשול וצונאמי של קבצי מוסיקה ושירים, שכמוהו לא הכיר העולם. עתה נוצרו גם תוכנות חינמיות לשיתוף קבצים, כמו נאפסטר, קאזאה ואימיול והעולם לא הפסיק להוריד ולשתף את השירים שפעם קנה בכסף רב. הצירוף 'זכויות יוצרים' החל להשמע כמו מונח מעולם המשפט הקדום והצעירים של היום כבר לא מתעניינים במוצרים מהעבר "הרחוק", כמו דיסקים... המהפכה הושלמה!
הנה סיפורו של ה-mp3:
http://youtu.be/jCO9LV-D5f4?t=15s
והסבר שימושי על היתרונות של הקובץ:
http://youtu.be/g5n3lKNJiTc
מבין הפיתוחים וההמצאות שליוו את דור המידע, נראה שהמצאת ה-mp3 היא המשמחת ביותר לאדם הפשוט. אמנם חוויית השיטוט והבחירה בחנויות התקליטים והדיסקים כמעט ונעלמה, אבל המוסיקה מעולם לא הייתה כה זמינה לכל כך הרבה אנשים. האם זה טוב? - כנראה שכן, על אף שכמו בכל מהפכה, יש גם כאן מי ששילמו עליה ביוקר ויש מי שנאלצו לשנות הרגלים עסקיים ואחרים.
הכל התחיל בשנות ה-80 של המאה הקודמת. צוות חוקרים במכון המחקר פראונהופר שבגרמניה, בראשות מהנדס אלקטרוניקה ומתמטיקאי גרמני בשם קרלהיינץ ברנדנבורג, מצא דרך ליצור אלגוריתם דחיסה שיכווץ קבצי קול לכ-1/12 מהגודל שלהם. זו הייתה מהפכה של ממש, בה הם הצליחו להרחיק את כל הצלילים שאינם בתדרים שבתחום השמע האנושי (בין 1000 ל-5000 הרץ), בידיעה שמרבית מה שהוציאו ממילא לא נשמע לאוזן אנושית. הבדלים קטנים בין צלילים קרובים וצלילים בעוצמה נמוכה יחסית הוקרבו למען מיזעור הקובץ.
קרלהיינץ וחבריו הציעו את הפורמט שפיתחו לתקן ה-MPEG, לצורך כיווץ קול בתעשיית הקולנוע, שם חיפשו פתרונות להפצת סרטים על גבי תקליטורים קומפקטיים אך מוגבלים בנפח המידע שניתן לשמור עליהם. אבל התעשייה בחרה בפורמט אחר והגרמנים נאלצו לחפש במקום אחר.
המקום הזה הלך ותפס אז. קראו לו WWW, האינטרנט בשבילכם, והוא בדיוק פרץ לעולם. אנשי המכון החליטו לקרוא לקובץ שלהם mp3 ולהציעו ליצרני תוכנות המרת צליל ונגני מוסיקה למחשב. לראשונים הציעו להוסיף תמורת תשלום פורמט כיווץ מדהים של שירים, שיהפוך את התוכנות שלהם ללהיטים בקופה. מיצרני תוכנות נגינת אודיו הם אפילו לא ביקשו תשלום, רק הציעו שהתוכנות שלהם יוכלו לנגן קבצי mp3.
התוצאה הייתה לא פחות ממדהימה. עשרות תוכנות המרה אפשרו למשתמשים להמיר מוסיקה לקבצי mp3 וצעירים מכל העולם החלו להמיר אוספים שלמים לקובץ החדש והקומפקטי, שתפס כה מעט על הכונן שלהם.
הצעירים הללו, שבעתיד יוגדרו כדור ה-Y, החלו לשלוח ולשתף שירים אחד עם השני במייל או בהעתקה מכונן לכונן. מכל עבר החלו לצוץ ברשת אתרים להורדת שירים בפורמט החדש. תוכנות נגן כמו winamp ניגנו את השירים ונשמעו מצויין. הן גם אפשרו לנגן פלייליסט, מושג חדש שנוצר ויחליף בהדרגה את האלבום. היתרון הנוסף שהוכנס לקובץ ה-mp3 היה שניתן היה לנגן אותו, תוך כדי ההורדה. המשמעות הייתה שבאינטרנט האיטי של אז, ההמתנה עד שיירד כל הקובץ נחסכה וזה היה פשוט כיף..
ואז המסיבה התפוצצה. האקר שפרץ תוכנת המרות הפיץ את האלגוריתם של הדחיסה ברשת ולשוק התווספו מאות תוכנות חינמיות להמרה ל-mp3. מה שהיה נהר הפך לנחשול וצונאמי של קבצי מוסיקה ושירים, שכמוהו לא הכיר העולם. עתה נוצרו גם תוכנות חינמיות לשיתוף קבצים, כמו נאפסטר, קאזאה ואימיול והעולם לא הפסיק להוריד ולשתף את השירים שפעם קנה בכסף רב. הצירוף 'זכויות יוצרים' החל להשמע כמו מונח מעולם המשפט הקדום והצעירים של היום כבר לא מתעניינים במוצרים מהעבר "הרחוק", כמו דיסקים... המהפכה הושלמה!
הנה סיפורו של ה-mp3:
http://youtu.be/jCO9LV-D5f4?t=15s
והסבר שימושי על היתרונות של הקובץ:
http://youtu.be/g5n3lKNJiTc
מהי ראיית מכונה?
ראיית מכונה (Machine vision) היא יישום של ראייה ממוחשבת לבקרת מכונות, רובוטים ותהליכים שונים. ראיית המכונה היא חלק מתחום הלמידה הממוחשבת, ענף בתחום הבינה המלאכותית שמאפשר למחשבים יכולת לזהות תבניות בנתונים חזותיים, ויזואליים. הם עושים זאת על סמך נתונים קודמים ותוך התבססות על חוקים שנוצרו מקבוצות נתונים שבהם נתקלו מחשבים בעבר.
הדוגמה הכי בולטת שבה אולי נתקלתם, של ראיית מכונה (Machine vision), היא הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות פרצופים בתמונות בעצמם. כך גם פועלים מנועי חיפוש תמונות, שיודעים לאתר תמונות לפי התוכן שבתוכן, כמו תמונות עם בית, תמונות בצבעי אדום-ירוק וכדומה.
בהרבה מקרים ראיית מכונה משתמשת בדימוּת, כלומר היא לא משתמשת דווקא במידע שהתקבל ממקורות אופטיים לצורך הניתוח, אלא במידע אחר.
השימושים של ראיית המכונה הם מגוונים כבר היום ונעים מהנחייה ובקרה של רובוטים, דרך אמצעי ראייה לכבדי ראייה ועיוורים ועד ליישומים כבדים כמו פיקוח תעשייתי על תהליכי ייצור במפעלים, צפיית בעיות בריאות באמצעות חיישנים רפואיים אישיים, פיתוח של מנועי חיפוש ויזואליים מתקדמים, המשתמשים בראיית מכונה וכאמור גם זיהוי פנים בתמונות וסרטים.
העתיד מבטיח יישומים מרגשים בהרבה. דמיינו את הסמארטפונים של העתיד, שיצויידו בבינה מלאכותית ויוכלו לעשות פעולות חכמות במיוחד עם המידע הויזואלי שהצטבר בתמונה שצילמתם במצלמת הטלפון, דמיינו רחפנים שמזהים ונמנעים ממכשולים כדי להביא משלוחים ללקוחות מבלי להישדד בדרך, דמיינו מערכות רמזורים והכוונת תנועה שחוזות פקקי תנועה ומשחררות אותם לבד, רובוטים מאבטחים ש"רואים" בני אדם ומזהים מיידית מבוקשים, חשודים וכדומה. אלה רק דוגמאות קטנות. למעשה, המהפכה התעשייתית הרביעית מתקיימת כבר עתה על ראיית מכונות.
אז אם ראיית המכונה מאפשרת למחשבים לראות את העולם, היא תאפשר למחשבים למצוא בו דפוסים ותבניות שיוצרים הגיון ולפעול כדי להפוך אותו למקום טוב ובטוח יותר.
איך מחשבים יכולים לראות ולהבין תמונה (מתורגם):
https://youtu.be/2hXG8v8p0KM
השימושים בטכנולוגיה של ראיית המכונה:
https://youtu.be/luuLcY30fQQ
ראיית מכונה היא הכרחית למכוניות האוטונומיות של העתיד, למשל מכונית העתיד ללא נהג הזו:
https://youtu.be/0DS9PY6iaxE
השפעת הראיית המכונה על התעשייה החדשה - זו שכבר נקראת תעשייה 4.0:
https://youtu.be/9FyPV59Q7-Q
אפליקציה לזיהוי ומידע על מוצרים בראיית מכונה:
https://youtu.be/uNy6Nt4F13o
זרוע רובוטית עם ראיית מכונה:
https://youtu.be/H01QG_EAMyw
וסרטון תיעודי על ראיית מחשב (Computer Vision):
https://youtu.be/eQLcDmfmGB0?long=yes
ראיית מכונה (Machine vision) היא יישום של ראייה ממוחשבת לבקרת מכונות, רובוטים ותהליכים שונים. ראיית המכונה היא חלק מתחום הלמידה הממוחשבת, ענף בתחום הבינה המלאכותית שמאפשר למחשבים יכולת לזהות תבניות בנתונים חזותיים, ויזואליים. הם עושים זאת על סמך נתונים קודמים ותוך התבססות על חוקים שנוצרו מקבוצות נתונים שבהם נתקלו מחשבים בעבר.
הדוגמה הכי בולטת שבה אולי נתקלתם, של ראיית מכונה (Machine vision), היא הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות פרצופים בתמונות בעצמם. כך גם פועלים מנועי חיפוש תמונות, שיודעים לאתר תמונות לפי התוכן שבתוכן, כמו תמונות עם בית, תמונות בצבעי אדום-ירוק וכדומה.
בהרבה מקרים ראיית מכונה משתמשת בדימוּת, כלומר היא לא משתמשת דווקא במידע שהתקבל ממקורות אופטיים לצורך הניתוח, אלא במידע אחר.
השימושים של ראיית המכונה הם מגוונים כבר היום ונעים מהנחייה ובקרה של רובוטים, דרך אמצעי ראייה לכבדי ראייה ועיוורים ועד ליישומים כבדים כמו פיקוח תעשייתי על תהליכי ייצור במפעלים, צפיית בעיות בריאות באמצעות חיישנים רפואיים אישיים, פיתוח של מנועי חיפוש ויזואליים מתקדמים, המשתמשים בראיית מכונה וכאמור גם זיהוי פנים בתמונות וסרטים.
העתיד מבטיח יישומים מרגשים בהרבה. דמיינו את הסמארטפונים של העתיד, שיצויידו בבינה מלאכותית ויוכלו לעשות פעולות חכמות במיוחד עם המידע הויזואלי שהצטבר בתמונה שצילמתם במצלמת הטלפון, דמיינו רחפנים שמזהים ונמנעים ממכשולים כדי להביא משלוחים ללקוחות מבלי להישדד בדרך, דמיינו מערכות רמזורים והכוונת תנועה שחוזות פקקי תנועה ומשחררות אותם לבד, רובוטים מאבטחים ש"רואים" בני אדם ומזהים מיידית מבוקשים, חשודים וכדומה. אלה רק דוגמאות קטנות. למעשה, המהפכה התעשייתית הרביעית מתקיימת כבר עתה על ראיית מכונות.
אז אם ראיית המכונה מאפשרת למחשבים לראות את העולם, היא תאפשר למחשבים למצוא בו דפוסים ותבניות שיוצרים הגיון ולפעול כדי להפוך אותו למקום טוב ובטוח יותר.
איך מחשבים יכולים לראות ולהבין תמונה (מתורגם):
https://youtu.be/2hXG8v8p0KM
השימושים בטכנולוגיה של ראיית המכונה:
https://youtu.be/luuLcY30fQQ
ראיית מכונה היא הכרחית למכוניות האוטונומיות של העתיד, למשל מכונית העתיד ללא נהג הזו:
https://youtu.be/0DS9PY6iaxE
השפעת הראיית המכונה על התעשייה החדשה - זו שכבר נקראת תעשייה 4.0:
https://youtu.be/9FyPV59Q7-Q
אפליקציה לזיהוי ומידע על מוצרים בראיית מכונה:
https://youtu.be/uNy6Nt4F13o
זרוע רובוטית עם ראיית מכונה:
https://youtu.be/H01QG_EAMyw
וסרטון תיעודי על ראיית מחשב (Computer Vision):
https://youtu.be/eQLcDmfmGB0?long=yes
