Bilderkennung vs. Computer Vision: Was sind die Unterschiede?

 In der aktuellen Branche für künstliche Intelligenz und Machine Learning 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 auf ihre Unterschiede, Ähnlichkeiten und Methoden einlassen. 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 sie den visuellen Inhalt analysiert und interpretiert haben, um sinnvolle Informationen zu gewinnen. Zum Beispiel kann das Bilderkennungsalgorithmus, wenn es richtig implementiert wird, den Hund im Bild identifizieren und beschriften. 

Wie funktioniert Bilderkennung?

Grundlegend verwendet ein Bilderkennungsalgorithmus in der Regel Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle, um Objekte zu identifizieren, indem er jeden einzelnen Pixel in einem Bild analysiert. Dem Bilderkennungsalgorithmus werden so viele beschriftete Bilder wie möglich gefüttert, um das Modell zu trainieren, die Objekte in den Bildern zu erkennen. 

Der Bilderkennungsprozess besteht in der Regel aus den folgenden drei Schritten. 

Daten sammeln und beschriften

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

Trainieren der neuronalen Netze auf der Datenmenge

Sobald die Bilder beschriftet sind, werden sie den neuronalen Netzen zum Trainieren auf den Bildern gefüttert. Entwickler bevorzugen es normalerweise, Convolutional Neural Networks oder CNN für die Bilderkennung zu verwenden, da CNN-Modelle in der Lage sind, Merkmale ohne zusätzliche menschliche Eingabe zu erkennen. 

Testen und Vorhersagen

Nachdem das Modell auf der Datenmenge trainiert wurde, wird es einem “Test“-Dataset gefüttert, das unbeobachtete Bilder enthält, um die Ergebnisse zu überprüfen. Das Modell wird seine Erkenntnisse aus dem Test-Dataset verwenden, um Objekte oder Muster im Bild vorherzusagen und zu versuchen, das Objekt 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 innerhalb eines Bildes zu erkennen oder zu klassifizieren, und auch auf diese Objekte reagieren. 

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

Wie funktioniert Computer Vision?

Ein Computer-Vision-Algorithmus funktioniert genauso wie ein Bilderkennungsalgorithmus, indem er Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen verwendet, um Objekte in einem Bild zu erkennen, indem er jeden einzelnen Pixel in einem Bild analysiert. Die Funktionsweise eines Computer-Vision-Algorithmus kann in den folgenden Schritten zusammengefasst werden. 

Datenakquise und Vorverarbeitung

Der erste Schritt ist es, 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. 

Merkmalsextraktion

Die Trainingsdaten werden dann dem Computer-Vision-Modell zum Extrahieren relevanter Merkmale aus den Daten gefüttert. Das Modell erkennt und lokalisiert die Objekte in den Daten und klassifiziert sie gemäß 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 gemäß 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, das Level der Datenanalyse und die verwendeten Techniken. Lassen Sie uns jedes davon individuell diskutieren. 

Umfang und Ziele

Das Hauptziel der Bilderkennung ist es, Objekte oder Muster in einem Bild zu identifizieren und zu klassifizieren. Das primäre Ziel ist es, ein Objekt in einem Bild zu erkennen. Andererseits zielt Computer Vision darauf ab, visuelle Daten in digitalen Medien, einschließlich Bildern und Videos, zu analysieren, zu identifizieren oder zu erkennen. Das primäre Ziel ist es nicht nur, ein Objekt in einem Rahmen zu erkennen, sondern auch darauf zu reagieren.  

Level der Analyse

Der größte Unterschied zwischen Bilderkennung und Datenanalyse ist das Level der Analyse. Bei der Bilderkennung ist das Modell nur mit der Erkennung von Objekten oder Mustern in einem Bild beschäftigt. Andererseits zielt ein Computer-Vision-Modell nicht nur darauf ab, ein Objekt in einem Bild zu erkennen, sondern auch, den Inhalt des Bildes zu verstehen und die räumliche Anordnung zu erkennen. 

Zum Beispiel kann in dem obigen Bild ein Bilderkennungsmodell 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

Bilderkennungsalgorithmen sind im Allgemeinen einfacher als ihre Computer-Vision-Pendants. Es liegt daran, dass Bilderkennung in der Regel eingesetzt wird, um einfache Objekte in einem Bild 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 in Bildern, Videos und Live-Streams erkennen und darauf reagieren. 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 haben Bilderkennung und Computer Vision einige Ähnlichkeiten, und es wäre sicher zu sagen, dass Bilderkennung ein Teilbereich von Computer Vision ist. Es ist wichtig zu verstehen, dass beide Bereiche stark von Machine-Learning-Techniken abhängig sind und existierende Modelle verwenden, die auf beschrifteten Datenmengen trainiert wurden, um Objekte in einem Bild oder Video zu erkennen und zu erkennen. 

Letzte Gedanken

Zusammenfassend ist Bilderkennung für die spezifische Aufgabe der Identifizierung und Erkennung von Objekten in einem Bild verwendet. Computer Vision geht über die Bilderkennung hinaus und interpretiert visuelle Daten in einem Rahmen.