Rozpoznávání obrazu vs. počítačové vidění: Jaké jsou rozdíly?

V současné době je v průmyslu umělé inteligence a strojového učení „rozpoznávání obrazu“ a „počítačové vidění“ dvěma z nejžhavějších trendů. Obě tyto oblasti se zabývají identifikací vizuálních charakteristik, což je důvod, proč se tyto termíny často používají zaměnitelně. Navzdory některým podobnostem představují počítačové vidění a rozpoznávání obrazu odlišné technologie, koncepty a aplikace.

V tomto článku budeme srovnávat počítačové vidění a rozpoznávání obrazu tím, že se budeme zabývat jejich rozdíly, podobnostmi a metodami, které se používají. Takže pojďme začít.

Co je rozpoznávání obrazu?

Rozpoznávání obrazu je odvětví moderní umělé inteligence, které umožňuje počítačům identifikovat nebo rozpoznat vzory nebo objekty v digitálních obrazech. Rozpoznávání obrazu dává počítačům schopnost identifikovat objekty, lidi, místa a texty v libovolném obraze.

Hlavním cílem použití rozpoznávání obrazu je klasifikovat obrázky na základě předem definovaných štítků a kategorií po analýze a interpretaci vizuálního obsahu pro získání významných informací. Například, když je implementováno správně, algoritmus rozpoznávání obrazu může identifikovat a označit psa na obrázku.

Jak funguje rozpoznávání obrazu?

Základně používá algoritmus rozpoznávání obrazu strojové učení a hluboké učení k identifikaci objektů analýzou každého jednotlivého pixelu v obraze. Algoritmus rozpoznávání obrazu je krmen takovými mnoha označenými obrázky, aby se naučil rozpoznat objekty v obrazech.

Proces rozpoznávání obrazu obecně zahrnuje následující tři kroky.

Shromažďování a označování dat

Prvním krokem je shromáždit a označit dataset s obrázky. Například, obrázek s autem v něm musí být označen jako „auto“. Obecně, čím větší dataset, tím lepší výsledky.

Školení neuronových sítí na datasetu

Jakmile jsou obrázky označeny, jsou krmeny do neuronových sítí pro školení na obrazech. Vývojáři obecně preferují použití konvolučních neuronových sítí nebo CNN pro rozpoznávání obrazu, protože modely CNN jsou schopny detekovat funkce bez jakéhokoli dalšího lidského vstupu.

Testování a předpověď

Po školení modelu na datasetu je krmen „testovací“ dataset, který obsahuje neviditelné obrázky, aby se ověřily výsledky. Model bude používat svá učení z testovacího datasetu k předpovědi objektů nebo vzorů přítomných v obraze a pokusí se je rozpoznat.

Co je počítačové vidění?

Počítačové vidění je odvětví moderní umělé inteligence, které umožňuje počítačům identifikovat nebo rozpoznat vzory nebo objekty v digitálních médiích, včetně obrázků a videí. Modely počítačového vidění mohou analyzovat obrázek, aby rozpoznaly nebo klasifikovaly objekt v obraze, a také reagovat na ně.

Hlavním cílem modelu počítačového vidění je jít dále než jen detekovat objekt v obraze, ale také interagovat a reagovat na objekty. Například, na obrázku níže, model počítačového vidění může identifikovat objekt v rámu (skútr), a také sledovat pohyb objektu v rámu.

Jak funguje počítačové vidění?

Algoritmus počítačového vidění funguje stejně jako algoritmus rozpoznávání obrazu, pomocí strojového učení a hlubokého učení k detekci objektů analýzou každého jednotlivého pixelu v obraze. Práce algoritmu počítačového vidění lze shrnout do následujících kroků.

Získání a předzpracování dat

Prvním krokem je shromáždit dostatečné množství dat, které může zahrnovat obrázky, GIFy, videa nebo živé přenosy. Data jsou pak předzpracována, aby se odstranily jakékoliv šumy nebo nežádoucí objekty.

Extrakce funkcí

Školicí data jsou pak krmena do modelu počítačového vidění, aby se extrahovaly relevantní funkce z dat. Model pak detekuje a lokalizuje objekty v datech a klasifikuje je podle předem definovaných štítků nebo kategorií.

Sémantická segmentace a analýza

Obrázek je pak segmentován do různých částí přidáním sémantických štítků ke každému jednotlivému pixelu. Data jsou pak analyzována a zpracována podle požadavků úkolu.

Rozpoznávání obrazu vs. počítačové vidění: Jak se liší?

Ačkoli obě rozpoznávání obrazu a počítačové vidění fungují na stejném základním principu identifikace objektů, liší se v rozsahu a cílech, úrovni analýzy dat a technikách, které se používají. Pojďme projednat každý z nich jednotlivě.

Rozsah a cíle

Hlavním cílem rozpoznávání obrazu je identifikovat a klasifikovat objekty nebo vzory v obraze. Primárním cílem je detekovat nebo rozpoznat objekt v obraze. Na druhé straně, počítačové vidění má za cíl analyzovat, identifikovat nebo rozpoznat vzory nebo objekty v digitálních médiích, včetně obrázků a videí. Primárním cílem je nejen detekovat objekt v rámu, ale také reagovat na ně.

Úroveň analýzy

Nejvýznamnější rozdíl mezi rozpoznáváním obrazu a analýzou dat je úroveň analýzy. V rozpoznávání obrazu se model zabývá pouze detekcí objektu nebo vzorů v obraze. Na druhé straně, model počítačového vidění se nejen zabývá detekcí objektu, ale také se snaží pochopit obsah obrazu a identifikovat prostorové uspořádání.

Například, na obrázku výše, model rozpoznávání obrazu může analyzovat obrázek, aby detekoval míč, pálku a dítě v rámu. Zatímco model počítačového vidění může analyzovat rám, aby určil, zda míč zasáhne pálku, nebo zda zasáhne dítě, nebo zda úplně minou.

Složitost

Algoritmy rozpoznávání obrazu jsou obecně jednodušší než jejich protějšky v počítačovém vidění. Je to proto, že rozpoznávání obrazu je obecně nasazeno pro identifikaci jednoduchých objektů v obraze, a proto se spoléhají na techniky, jako je hluboké učení a konvoluční neuronové sítě (CNN) pro extrakci funkcí.

Modely počítačového vidění jsou obecně složitější, protože detekují objekty a reagují na ně nejen v obrazech, ale také ve videích a živých přenosech. Model počítačového vidění je obecně kombinací technik, jako je rozpoznávání obrazu, hluboké učení, rozpoznávání vzorů, sémantická segmentace a další.

Rozpoznávání obrazu vs. počítačové vidění: Jsou si podobné?

Navzdory jejich rozdílům sdílejí rozpoznávání obrazu a počítačové vidění některé podobnosti. Je bezpečné říci, že rozpoznávání obrazu je podmnožinou počítačového vidění. Je důležité pochopit, že obě tyto oblasti jsou silně závislé na technikách strojového učení a používají existující modely školené na označených datech pro identifikaci a detekci objektů v obraze nebo videu.

Závěrečné myšlenky

Shrnutím, rozpoznávání obrazu se používá pro specifický úkol identifikace a detekce objektů v obraze. Počítačové vidění jde dále a interpretuje vizuální data v rámu.