Billedegenkendelse vs. Computer Vision: Hvad er forskellen?

I den nuværende kunstig intelligens- og maskinlæringsindustri er “Billedegenkendelse” og “Computer Vision” to af de hotteste trends. Begge disse felter indebærer arbejde med at identificere visuelle karakteristika, hvilket er årsagen til, at disse termer ofte bruges synonymt. Trods nogle ligheder repræsenterer både computer vision og billedegenkendelse forskellige teknologier, koncepter og anvendelser.

I denne artikel vil vi sammenligne Computer Vision og Billedegenkendelse ved at dykke ned i deres forskelle, ligheder og anvendte metoder. Så lad os komme i gang.

Hvad er Billedegenkendelse?

Billedegenkendelse er en gren i moderne kunstig intelligens, der giver computere mulighed for at identificere eller genkende mønstre eller objekter i digitale billeder. Billedegenkendelse giver computere mulighed for at identificere objekter, personer, steder og tekster i ethvert billede.

Det primære formål med at bruge Billedegenkendelse er at klassificere billeder på basis af foruddefinerede mærker og kategorier efter analyse og fortolkning af det visuelle indhold for at lære meningsfuld information. For eksempel, hvis det implementeres korrekt, kan billedgenkendelsesalgoritmen identificere og mærke hunden i billedet.

Hvordan fungerer Billedegenkendelse?

Fundamentalt bruger en billedgenkendelsesalgoritme generelt maskinlærings- og dybdlæringsmodeller til at identificere objekter ved at analysere hvert enkelt pixel i et billede. Billedgenkendelsesalgoritmen fødes med så mange mærkede billeder som muligt for at træne modellen til at genkende objekterne i billederne.

Billedgenkendelsesprocessen består generelt af følgende tre trin.

Indsamling og mærkning af data

Det første trin er at indsamle og mærke en dataset med billeder. For eksempel skal et billede med en bil i det mærkes som “bil”. Generelt giver en større dataset bedre resultater.

Træning af neurale netværk på datasettet

Når billederne er mærket, fødes de til neurale netværk til træning på billederne. Udviklere foretrækker generelt at bruge Convolutional Neural Networks eller CNN til billedgenkendelse, fordi CNN-modeller kan detektere funktioner uden yderligere menneskelig indput.

Test og forudsigelse

Efter at modellen er trænet på datasettet, fødes den en “test”-dataset, der indeholder usete billeder for at verificere resultaterne. Modellen vil bruge sine erfaringer fra testdatasettet til at forudsige objekter eller mønstre i billedet og forsøge at genkende objektet.

Hvad er Computer Vision?

Computer Vision er en gren i moderne kunstig intelligens, der giver computere mulighed for at identificere eller genkende mønstre eller objekter i digitale medier, herunder billeder og videoer. Computer Vision-modeller kan analysere et billede for at genkende eller klassificere et objekt i billedet og også reagere på disse objekter.

Det primære formål med en computer vision-model går videre end blot at detektere et objekt i et billede; det interagerer også med og reagerer på objekterne. For eksempel kan computer vision-modellen i billedet nedenfor identificere objektet i rammen (en scooter) og også spore objektets bevægelse i rammen.

Hvordan fungerer Computer Vision?

En computer vision-algoritme fungerer på samme måde som en billedgenkendelsesalgoritme, ved at bruge maskinlærings- og dybdlæringsalgoritmer til at detektere objekter i et billede ved at analysere hvert enkelt pixel i et billede. Funktionen af en computer vision-algoritme kan sammenfattes i følgende trin.

Dataindsamling og forarbejdning

Det første trin er at indsamle en tilstrækkelig mængde data, der kan omfatte billeder, GIF’er, videoer eller live-streams. Dataene forarbejdes derefter for at fjerne støj eller uønskede objekter.

Funktionsextraktion

Træningsdataene fødes derefter til computer vision-modellen for at trække relevante funktioner ud af dataene. Modellen detekterer og lokaliserer derefter objekterne i dataene og klassificerer dem efter foruddefinerede mærker eller kategorier.

Semantisk segmentering og analyse

Billedet segmenteres derefter i forskellige dele ved at tilføje semantiske mærker til hvert enkelt pixel. Dataene analyseres og behandles derefter i henhold til opgavens krav.

Billedegenkendelse vs. Computer Vision: Hvordan adskiller de sig?

Selvom både billedgenkendelse og computer vision fungerer på samme grundlæggende princip for at identificere objekter, adskiller de sig i forhold til deres omfang og formål, niveau af dataanalyse og anvendte teknikker. Lad os diskutere hver af dem individuelt.

Omfang og formål

Det primære formål med billedgenkendelse er at identificere og klassificere objekter eller mønstre i et billede. Det primære formål er at detektere eller genkende et objekt i et billede. På den anden side sigter computer vision mod at analysere, identificere eller genkende mønstre eller objekter i digitale medier, herunder billeder og videoer. Det primære formål er ikke kun at detektere et objekt i rammen, men også at reagere på dem.

Niveau af analyse

Den mest betydningsfulde forskel mellem billedgenkendelse og dataanalyse er niveauet af analyse. I billedgenkendelse er modellen kun bekymret for at detektere objektet eller mønstret i billedet. På den anden side sigter en computer vision-model ikke kun på at detektere objektet, men også på at forstå billedets indhold og identificere den rumlige anordning.

For eksempel kan en billedgenkendelsesmodel i billedet ovenfor kun analysere billedet for at detektere en bold, en bat og et barn i rammen. En computer vision-model kan derimod analysere rammen for at bestemme, om bolden rammer bat eller barn, eller om den ikke rammer noget som helst.

Kompleksitet

Billedgenkendelsesalgoritmer tenderer generelt til at være enklere end deres computer vision-modstykke. Det skyldes, at billedgenkendelse generelt anvendes til at identificere simple objekter i et billede og derfor afhænger af teknikker som dybdlæring og convolutionelle neurale netværk (CNN) til funktionsextraktion.

Computer vision-modeller er generelt mere komplekse, fordi de detekterer objekter og reagerer på dem ikke kun i billeder, men også i videoer og live-streams. En computer vision-model er generelt en kombination af teknikker som billedgenkendelse, dybdlæring, mønstergenkendelse, semantisk segmentering og mere.

Billedegenkendelse vs. Computer Vision: Er de ens?

Trods deres forskelle deler både billedgenkendelse og computer vision nogle ligheder, og det ville være sikkert at sige, at billedgenkendelse er en undermængde af computer vision. Det er essentiel at forstå, at begge disse felter er stærkt afhængige af maskinlærings-teknikker og bruger eksisterende modeller, der er trænet på mærkede dataset til at identificere og detektere objekter i billedet eller videoen.

Afsluttende tanker

For at sammenfatte, bruges billedgenkendelse til den specifikke opgave at identificere og detektere objekter i et billede. Computer vision tager billedgenkendelse et skridt videre og fortolker visuel data i rammen.