Reconnaissance d’images Vs. Vision par ordinateur : Quelles sont les différences ?

Dans l’industrie actuelle de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, la « reconnaissance d’images » et la « vision par ordinateur » sont deux des tendances les plus chaudes. Ces deux domaines impliquent le travail sur l’identification de caractéristiques visuelles, ce qui est la raison pour laquelle la plupart du temps, ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable. Malgré certaines similitudes, la vision par ordinateur et la reconnaissance d’images représentent des technologies, des concepts et des applications différents.

Dans cet article, nous allons comparer la vision par ordinateur et la reconnaissance d’images en explorant leurs différences, leurs similitudes et les méthodologies utilisées. Alors, commençons.

Qu’est-ce que la reconnaissance d’images ?

La reconnaissance d’images est une branche de l’intelligence artificielle moderne qui permet aux ordinateurs d’identifier ou de reconnaître des modèles ou des objets dans des images numériques. La reconnaissance d’images donne aux ordinateurs la capacité d’identifier des objets, des personnes, des lieux et des textes dans n’importe quelle image.

L’objectif principal de l’utilisation de la reconnaissance d’images est de classer les images en fonction d’étiquettes et de catégories prédéfinies après analyse et interprétation du contenu visuel pour en extraire des informations significatives. Par exemple, lorsqu’elle est mise en œuvre correctement, l’algorithme de reconnaissance d’images peut identifier et étiqueter le chien dans l’image.

Comment fonctionne la reconnaissance d’images ?

Fondamentalement, un algorithme de reconnaissance d’images utilise généralement des modèles d’apprentissage automatique et de deep learning pour identifier les objets en analysant chaque pixel individuel d’une image. L’algorithme de reconnaissance d’images est alimenté avec autant d’images étiquetées que possible pour tenter de former le modèle pour reconnaître les objets dans les images.

Le processus de reconnaissance d’images comprend généralement les trois étapes suivantes.

Collecte et étiquetage des données

La première étape consiste à collecter et à étiqueter un ensemble de données avec des images. Par exemple, une image avec une voiture doit être étiquetée comme « voiture ». Généralement, plus grand est l’ensemble de données, meilleurs sont les résultats.

Formation des réseaux de neurones sur l’ensemble de données

Une fois les images étiquetées, elles sont alimentées dans les réseaux de neurones pour la formation sur les images. Les développeurs préfèrent généralement utiliser des réseaux de neurones convolutionnels ou CNN pour la reconnaissance d’images, car les modèles CNN sont capables de détecter les caractéristiques sans aucune entrée humaine supplémentaire.

Test et prédiction

Après la formation du modèle sur l’ensemble de données, il est alimenté avec un « test » d’ensemble de données qui contient des images non vues pour vérifier les résultats. Le modèle utilisera ses connaissances acquises à partir de l’ensemble de test pour prédire les objets ou les modèles présents dans l’image et tenter de les reconnaître.

Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est une branche de l’intelligence artificielle moderne qui permet aux ordinateurs d’identifier ou de reconnaître des modèles ou des objets dans les médias numériques, y compris les images et les vidéos. Les modèles de vision par ordinateur peuvent analyser une image pour reconnaître ou classer un objet dans l’image et également réagir à ces objets.

L’objectif principal d’un modèle de vision par ordinateur va au-delà de la simple détection d’un objet dans une image, il interagit également et réagit à ces objets. Par exemple, dans l’image ci-dessous, le modèle de vision par ordinateur peut identifier l’objet dans le cadre (un scooter) et il peut également suivre le mouvement de l’objet dans le cadre.

Comment fonctionne la vision par ordinateur ?

Un algorithme de vision par ordinateur fonctionne de la même manière qu’un algorithme de reconnaissance d’images, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et de deep learning pour détecter les objets en analysant chaque pixel individuel d’une image. Le fonctionnement d’un algorithme de vision par ordinateur peut être résumé en les étapes suivantes.

Acquisition et prétraitement des données

La première étape consiste à collecter une quantité suffisante de données qui peuvent inclure des images, des GIF, des vidéos ou des flux en direct. Les données sont ensuite prétraitées pour supprimer tout bruit ou objet indésirable.

Extraction de caractéristiques

Les données de formation sont ensuite alimentées dans le modèle de vision par ordinateur pour extraire les caractéristiques pertinentes des données. Le modèle détecte et localise les objets dans les données et les classe en fonction d’étiquettes ou de catégories prédéfinies.

Sémentation sémantique et analyse

L’image est ensuite ségmentée en différentes parties en ajoutant des étiquettes sémantiques à chaque pixel individuel. Les données sont ensuite analysées et traitées en fonction des exigences de la tâche.

Reconnaissance d’images Vs. Vision par ordinateur : Comment diffèrent-elles ?

Bien que la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur fonctionnent sur le même principe de base d’identification d’objets, elles diffèrent en termes de portée et d’objectifs, de niveau d’analyse des données et de techniques impliquées. Discutons-en individuellement.

Portée et objectifs

L’objectif principal de la reconnaissance d’images est d’identifier et de catégoriser les objets ou les modèles dans une image. L’objectif principal est de détecter ou de reconnaître un objet dans une image. En revanche, la vision par ordinateur vise à analyser, à identifier ou à reconnaître des modèles ou des objets dans les médias numériques, y compris les images et les vidéos. L’objectif principal est de ne pas seulement détecter un objet dans le cadre, mais également de réagir à ces objets.

Niveau d’analyse

La différence la plus significative entre la reconnaissance d’images et l’analyse des données est le niveau d’analyse. Dans la reconnaissance d’images, le modèle est uniquement préoccupé par la détection d’objets ou de modèles dans l’image. En revanche, un modèle de vision par ordinateur ne vise pas seulement à détecter les objets, mais tente également de comprendre le contenu de l’image et d’identifier l’agencement spatial.

Par exemple, dans l’image ci-dessus, un modèle de reconnaissance d’images pourrait analyser l’image pour détecter une balle, une batte et un enfant dans le cadre. En revanche, un modèle de vision par ordinateur pourrait analyser le cadre pour déterminer si la balle frappe la batte, ou si elle frappe l’enfant, ou si elle les manque tous.

Complexité

Les algorithmes de reconnaissance d’images sont généralement plus simples que leurs homologues de vision par ordinateur. C’est parce que la reconnaissance d’images est généralement déployée pour identifier des objets simples dans une image et qu’elle repose sur des techniques comme le deep learning et les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour l’extraction de caractéristiques.

Les modèles de vision par ordinateur sont généralement plus complexes, car ils détectent les objets et réagissent à ceux-ci, non seulement dans les images, mais également dans les vidéos et les flux en direct. Un modèle de vision par ordinateur est généralement une combinaison de techniques comme la reconnaissance d’images, le deep learning, la reconnaissance de modèles, la sémentation sémantique et plus encore.

Reconnaissance d’images Vs. Vision par ordinateur : Sont-elles similaires ?

Malgré leurs différences, la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur partagent certaines similitudes et il serait sage de dire que la reconnaissance d’images est un sous-ensemble de la vision par ordinateur. Il est essentiel de comprendre que ces deux domaines sont fortement dépendants des techniques d’apprentissage automatique et qu’ils utilisent des modèles existants formés sur des ensembles de données étiquetés pour identifier et détecter les objets dans l’image ou la vidéo.

Pensées finales

Pour résumer, la reconnaissance d’images est utilisée pour la tâche spécifique d’identifier et de détecter les objets dans une image. La vision par ordinateur va plus loin que la reconnaissance d’images et interprète les données visuelles dans le cadre.