Bilderkennung Vs. Computer Vision: Was sind die Unterschiede?

In der aktuellen künstlichen Intelligenz- und Machine-Learning-Industrie sind “Bilderkennung” und “Computer Vision” zwei der heißesten Trends. Beide Bereiche beschäftigen sich mit der Identifizierung visueller Merkmale, was der Grund dafür ist, dass diese Begriffe oft austauschbar verwendet werden. Trotz einiger Ähnlichkeiten stellen Computer Vision und Bilderkennung unterschiedliche Technologien, Konzepte und Anwendungen dar.

In diesem Artikel werden wir Computer Vision und Bilderkennung vergleichen, indem wir uns mit ihren Unterschieden, Ähnlichkeiten und Methoden auseinandersetzen. Also los geht’s.

Was ist Bilderkennung?

Bilderkennung ist ein Zweig der modernen künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, Muster oder Objekte in digitalen Bildern zu identifizieren oder zu erkennen. Bilderkennung gibt Computern die Fähigkeit, Objekte, Menschen, Orte und Texte in jedem Bild zu identifizieren.

Das Hauptziel der Verwendung von Bilderkennung ist es, Bilder auf der Grundlage vordefinierter Labels und Kategorien zu klassifizieren, nachdem die visuellen Inhalte analysiert und interpretiert wurden, um bedeutungsvolle Informationen zu erlernen. Zum Beispiel kann das Bilderkennungs-Algorithmus, wenn es korrekt implementiert wird, das Objekt im Bild identifizieren und beschriften.

Wie funktioniert Bilderkennung?

Grundlegend verwendet ein Bilderkennungs-Algorithmus in der Regel maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle, um Objekte durch die Analyse jedes einzelnen Pixels in einem Bild zu identifizieren. Der Bilderkennungs-Algorithmus wird mit so vielen beschrifteten Bildern wie möglich gefüttert, um das Modell zu trainieren, die Objekte in den Bildern zu erkennen.

Der Bilderkennungs-Prozess besteht im Allgemeinen aus den folgenden drei Schritten.

Daten sammeln und beschriften

Der erste Schritt besteht darin, eine Datenbank mit Bildern zu sammeln und zu beschriften. Zum Beispiel muss ein Bild mit einem Auto darin als “Auto” beschriftet werden. Im Allgemeinen ist die Datenbank umso größer, desto besser die Ergebnisse.

Neuronale Netze auf der Datenbank trainieren

Sobald die Bilder beschriftet sind, werden sie den neuronalen Netzen zur Ausbildung auf den Bildern zugeführt. Entwickler bevorzugen in der Regel die Verwendung von Convolutional Neural Networks oder CNN für die Bilderkennung, da CNN-Modelle in der Lage sind, Merkmale ohne zusätzliche menschliche Eingabe zu erkennen.

Testen und Vorhersage

Nachdem das Modell auf der Datenbank trainiert wurde, wird es einem “Test“-Dataset zugeführt, das unvertraute Bilder enthält, um die Ergebnisse zu überprüfen. Das Modell verwendet seine Erkenntnisse aus dem Test-Dataset, um Objekte oder Muster in dem Bild vorherzusagen und zu erkennen.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Zweig der modernen künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, Muster oder Objekte in digitalen Medien, einschließlich Bildern und Videos, zu identifizieren oder zu erkennen. Computer-Vision-Modelle können ein Bild analysieren, um ein Objekt in einem Bild zu erkennen oder zu klassifizieren, und auch auf diese reagieren.

Das Hauptziel eines Computer-Vision-Modells geht über die bloße Erkennung eines Objekts in einem Bild hinaus, es interagiert auch mit diesen Objekten. Zum Beispiel kann das Computer-Vision-Modell in dem Bild unten das Objekt im Rahmen (ein Roller) erkennen und auch dessen Bewegung innerhalb des Rahmens verfolgen.

Wie funktioniert Computer Vision?

Ein Computer-Vision-Algorithmus funktioniert genauso wie ein Bilderkennungs-Algorithmus, indem er maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen verwendet, um Objekte durch die Analyse jedes einzelnen Pixels in einem Bild zu erkennen. Die Funktionsweise eines Computer-Vision-Algorithmus kann in den folgenden Schritten zusammengefasst werden.

Datenbeschaffung und Vorverarbeitung

Der erste Schritt besteht darin, eine ausreichende Menge an Daten zu sammeln, die Bilder, GIFs, Videos oder Live-Streams enthalten können. Die Daten werden dann vorverarbeitet, um Geräusche oder unerwünschte Objekte zu entfernen.

Merkmalextraktion

Die Trainingsdaten werden dann dem Computer-Vision-Modell zugeführt, um relevante Merkmale aus den Daten zu extrahieren. Das Modell erkennt und lokalisiert dann die Objekte innerhalb der Daten und klassifiziert sie nach vordefinierten Labels oder Kategorien.

Semantische Segmentierung und Analyse

Das Bild wird dann segmentiert in verschiedene Teile, indem semantische Labels jedem einzelnen Pixel hinzugefügt werden. Die Daten werden dann nach den Anforderungen der Aufgabe analysiert und verarbeitet.

Bilderkennung vs. Computer Vision: Wie unterscheiden sie sich?

Obwohl sowohl Bilderkennung als auch Computer Vision auf dem gleichen grundlegenden Prinzip der Objekterkennung basieren, unterscheiden sie sich in Bezug auf ihren Umfang und ihre Ziele, die Ebene der Datenanalyse und die verwendeten Techniken. Lassen Sie uns jedes davon individuell besprechen.

Umfang und Ziele

Das Hauptziel der Bilderkennung ist es, Objekte oder Muster innerhalb eines Bildes zu identifizieren und zu klassifizieren. Das primäre Ziel ist es, ein Objekt innerhalb eines Bildes zu erkennen. Andererseits zielt Computer Vision darauf ab, Muster oder Objekte in digitalen Medien, einschließlich Bildern und Videos, zu analysieren, zu erkennen und zu reagieren. Das primäre Ziel ist es nicht nur, ein Objekt innerhalb des Rahmens zu erkennen, sondern auch darauf zu reagieren.

Ebene der Analyse

Der größte Unterschied zwischen Bilderkennung und Datenanalyse ist die Ebene der Analyse. Bei der Bilderkennung ist das Modell nur an der Erkennung von Objekten oder Mustern innerhalb des Bildes interessiert. Andererseits versucht ein Computer-Vision-Modell nicht nur, das Objekt zu erkennen, sondern auch, den Inhalt des Bildes zu verstehen und die räumliche Anordnung zu erkennen.

Zum Beispiel kann ein Bilderkennungs-Modell in dem Bild oben nur das Bild analysieren, um einen Ball, einen Schläger und ein Kind im Rahmen zu erkennen. Ein Computer-Vision-Modell kann das Bild hingegen analysieren, um zu bestimmen, ob der Ball den Schläger trifft, ob er das Kind trifft oder ob er sie alle verfehlt.

Komplexität

Bilderkennungs-Algorithmen sind im Allgemeinen einfacher als ihre Computer-Vision-Pendants. Es liegt daran, dass Bilderkennung im Allgemeinen eingesetzt wird, um einfache Objekte innerhalb eines Bildes zu identifizieren, und daher auf Techniken wie Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Merkmalsextraktion angewiesen ist.

Computer-Vision-Modelle sind im Allgemeinen komplexer, da sie Objekte erkennen und darauf reagieren, nicht nur in Bildern, sondern auch in Videos und Live-Streams. Ein Computer-Vision-Modell ist im Allgemeinen eine Kombination von Techniken wie Bilderkennung, Deep Learning, Mustererkennung, semantischer Segmentierung und mehr.

Bilderkennung vs. Computer Vision: Sind sie ähnlich?

Trotz ihrer Unterschiede teilen sich Bilderkennung und Computer Vision einige Ähnlichkeiten, und es wäre sicherlich richtig zu sagen, dass Bilderkennung ein Teilbereich von Computer Vision ist. Es ist wichtig zu verstehen, dass beide Bereiche stark von maschinellen Lern-Techniken abhängig sind und existierende Modelle verwenden, die auf beschrifteten Datenbanken trainiert wurden, um Objekte innerhalb des Bildes oder Videos zu identifizieren und zu erkennen.

Letzte Gedanken

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Bilderkennung für die spezifische Aufgabe der Identifizierung und Erkennung von Objekten innerhalb eines Bildes verwendet wird. Computer Vision geht über die Bilderkennung hinaus und interpretiert visuelle Daten innerhalb des Rahmens.