التعرف على الصور مقابل الرؤية الحاسوبية: ما هي الاختلافات؟

في صناعة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الحالية، يُعد “التعرف على الصور” و “الرؤية الحاسوبية” من أكثر المواضيع سخونة. يتضمن كلا المجالين العمل مع تحديد الخصائص البصرية، وهو السبب في أن هذه المصطلحات غالبًا ما تُستخدم بشكل متبادل. على الرغم من بعض التشابهات، يمثل كلا من الرؤية الحاسوبية والتعرف على الصور تقنيات ومفاهيم وتطبيقات مختلفة.

في هذه المقالة، سنقوم بمقارنة الرؤية الحاسوبية والتعرف على الصور من خلال استكشاف اختلافاتها وشباهتها وطرقها. لذا دعونا نبدأ.

ما هو التعرف على الصور؟

التعرف على الصور هو فرع في الذكاء الاصطناعي الحديث يسمح للأجهزة بالتعرف على الأنماط أو الأجسام في الصور الرقمية. يمنح التعرف على الصور الأجهزة القدرة على تحديد الأجسام والأشخاص والأماكن والنصوص في أي صورة.

الهدف الرئيسي لاستخدام التعرف على الصور هو تصنيف الصور بناءً على العلامات والفئات المحددة مسبقًا بعد تحليل وفهم المحتوى البصري لاستخلاص معلومات ذات معنى. على سبيل المثال، عند تنفيذه بشكل صحيح، يمكن للخوارزمية التعرف على الصور تحديد وتسمية الكلب في الصورة.

كيف يعمل التعرف على الصور؟

بشكل أساسي، يستخدم خوارزمية التعرف على الصور التعلم الآلي والتعلم العميق لتحديد الأجسام من خلال تحليل كل بكسل فردي في الصورة. يتم تغذية خوارزمية التعرف على الصور بكمية كبيرة من الصور المسمى في محاولة لتدريب النموذج على التعرف على الأجسام في الصور.

يتضمن عملية التعرف على الصور بشكل عام ثلاث خطوات.

جمع البيانات وترميزها

الخطوة الأولى هي جمع وترميز مجموعة بيانات بالصور. على سبيل المثال، يجب تصنيف صورة تحتوي على سيارة على أنها “سيارة”. بشكل عام، كلما كانت مجموعة البيانات أكبر، كان النتائج أفضل.

تدريب الشبكات العصبية على مجموعة البيانات

بعد تصنيف الصور، يتم تغذية الصور إلى الشبكات العصبية لتدريبها على الصور. يفضل المطورون بشكل عام استخدام الشبكات العصبية التلافية أو CNN للتعرف على الصور لأن نماذج CNN قادرة على الكشف عن الميزات دون أي مدخلات إضافية من البشر.

التجربة والتنبؤ

بعد تدريب النموذج على مجموعة البيانات، يتم تغذية مجموعة “اختبار” تحتوي على صور غير موصوفة لتحقق من النتائج. يستخدم النموذج ما تعلمه من مجموعة الاختبار لتنبؤ بالأجسام أو الأنماط الموجودة في الصورة ومحاولة التعرف عليها.

ما هي الرؤية الحاسوبية؟

الرؤية الحاسوبية هي فرع في الذكاء الاصطناعي الحديث يسمح للأجهزة بالتعرف على الأنماط أو الأجسام في الوسائط الرقمية، بما في ذلك الصور والفيديوهات. يمكن لنموذج الرؤية الحاسوبية تحليل صورة لتحديد أو تصنيف جسم ما في الصورة، وتفاعل مع ذلك الجسم.

الهدف الرئيسي لنموذج الرؤية الحاسوبية يتجاوز مجرد الكشف عن جسم ما في الصورة، بل يتفاعل مع ذلك الجسم أيضًا. على سبيل المثال، في الصورة أدناه، يمكن لنموذج الرؤية الحاسوبية تحديد الجسم في الإطار (دراجة نارية)، ويمكنه أيضًا تتبع حركة الجسم في الإطار.

كيف تعمل الرؤية الحاسوبية؟

تعمل خوارزمية الرؤية الحاسوبية بشكل مشابه لخوارزمية التعرف على الصور، من خلال استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق لتحديد الأجسام من خلال تحليل كل بكسل فردي في الصورة. يمكن تلخيص عمل خوارزمية الرؤية الحاسوبية في الخطوات التالية.

استحواذ البيانات ومعالجتها

الخطوة الأولى هي جمع كمية كافية من البيانات التي يمكن أن تشمل صورًا وصورًا متحركة وملفات فيديو أو بث مباشر. يتم معالجة البيانات لإزالة أي ضوضاء أو أجسام غير مرغوب فيها.

استخراج الميزات

يتم تغذية بيانات التدريب إلى نموذج الرؤية الحاسوبية لاستخراج الميزات ذات الصلة من البيانات. يتم الكشف عن الأجسام وتحديدها في البيانات وتصنيفها وفقًا للعلمات أو الفئات المحددة مسبقًا.

التجزئة الدلالية والتحليل

يتم تقسيم الصورة إلى أجزاء مختلفة من خلال إضافة علامات دلالية إلى كل بكسل فردي. يتم تحليل البيانات ومعالجتها وفقًا لمتطلبات المهمة.

التعرف على الصور مقابل الرؤية الحاسوبية: كيف تختلفان؟

على الرغم من أن كلا التعرف على الصور والرؤية الحاسوبية تعمل على نفس المبدأ الأساسي لتحديد الأجسام، تختلف فيما يتعلق بنطاقها وأهدافها ومستوى تحليل البيانات والتقنيات المشاركة. دعونا نناقش كل ذلك على حدة.

النطاق والأهداف

الهدف الرئيسي من التعرف على الصور هو تحديد وتصنيف الأجسام أو الأنماط في الصورة. الهدف الرئيسي هو الكشف عن جسم ما في الصورة. من ناحية أخرى، تهدف الرؤية الحاسوبية إلى تحليل وتحديد أو تصنيف الأنماط أو الأجسام في الوسائط الرقمية، بما في ذلك الصور والفيديوهات. الهدف الرئيسي هو ليس فقط الكشف عن جسم ما في الإطار، ولكن أيضًا التفاعل مع ذلك الجسم.

مستوى التحليل

الفرق الأكثر أهمية بين التعرف على الصور والتحليل البياني هو مستوى التحليل. في التعرف على الصور، يهتم النموذج فقط بتحديد الجسم أو النمط في الصورة. من ناحية أخرى، يهدف نموذج الرؤية الحاسوبية ليس فقط إلى الكشف عن الجسم، ولكن أيضًا إلى فهم محتوى الصورة وتحديد الترتيب المكاني.

على سبيل المثال، في الصورة أعلاه، قد يتحليل نموذج التعرف على الصور الصورة فقط لتحديد الكرة والدراجة والطفل في الإطار. في حين أن نموذج الرؤية الحاسوبية قد يتحليل الإطار لتحديد ما إذا كان الكرة يضرب الدراجة أو الطفل أو يفوتهم جميعًا.

الcomplexity

تميل خوارزميات التعرف على الصور بشكل عام إلى أن تكون أبسط من نظيراتها في الرؤية الحاسوبية. ذلك لأن التعرف على الصور يتم تطبيقه بشكل عام لتحديد أجسام بسيطة في الصورة، ويت зависим على تقنيات مثل التعلم العميق والشبكات العصبية التلافية لاستخراج الميزات.

تميل نماذج الرؤية الحاسوبية إلى أن تكون أكثر تعقيدًا لأنها تكتشف الأجسام وتتفاعل معها ليس فقط في الصور ولكن أيضًا في الفيديوهات والبث المباشر. نموذج الرؤية الحاسوبية هو بشكل عام مزيج من تقنيات مثل التعرف على الصور والتعلم العميق والتعرف على الأنماط والتقسيم الدلالي وغيرها.

التعرف على الصور مقابل الرؤية الحاسوبية: هل هما متشابهان؟

على الرغم من اختلافاتهما، تشترك كلا من تقنيات التعرف على الصور والرؤية الحاسوبية في بعض الشبه. ومن الآمن القول أن التعرف على الصور هو جزء فرعي من الرؤية الحاسوبية. من المهم فهم أن كلا المجالين يعتمدان بشكل كبير على تقنيات التعلم الآلي، ويتعاونان مع النماذج الموجودة المدربة على مجموعات بيانات مسماة لتحديد وتحديد الأجسام في الصور أو الفيديوهات.

أفكار ختامية

لتوجيه الأمور، يتم استخدام التعرف على الصور لمهمة محددة وهي تحديد وتحديد الأجسام في الصورة. تأخذ الرؤية الحاسوبية التعرف على الصور خطوة إلى الأمام، وتفسر البيانات البصرية في الإطار.