Image Recognition Vs. Computer Vision: Apa Perbedaannya?

Dalam industri Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin saat ini, “Image Recognition” dan “Computer Vision” adalah dua tren terpanas. Kedua bidang ini melibatkan pekerjaan dengan mengidentifikasi karakteristik visual, itulah sebabnya sebagian besar waktu, istilah-istilah ini sering digunakan secara bergantian. Meskipun memiliki beberapa kesamaan, baik computer vision maupun image recognition mewakili teknologi, konsep, dan aplikasi yang berbeda. Dalam artikel ini, kami akan membandingkan Computer Vision & Image Recognition dengan menyelami perbedaan, kesamaan, dan metodologi yang digunakan. Jadi mari kita mulai.

Apa itu Image Recognition?

Image Recognition adalah cabang dalam kecerdasan buatan modern yang memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi atau mengenali pola atau objek dalam gambar digital. Image Recognition memberikan kemampuan kepada komputer untuk mengidentifikasi objek, orang, tempat, dan teks dalam gambar apa pun. Tujuan utama penggunaan Image Recognition adalah untuk mengklasifikasikan gambar berdasarkan label & kategori yang telah ditentukan sebelumnya setelah menganalisis & menafsirkan konten visual untuk mempelajari informasi yang bermakna. Misalnya, ketika diimplementasikan dengan benar, algoritma pengenalan gambar dapat mengidentifikasi & memberi label anjing dalam gambar.

Bagaimana Cara Kerja Image Recognition?

Pada dasarnya, algoritma pengenalan gambar umumnya menggunakan model pembelajaran mesin & pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi objek dengan menganalisis setiap piksel individual dalam sebuah gambar. Algoritma pengenalan gambar diberi makan gambar berlabel sebanyak mungkin dalam upaya melatih model untuk mengenali objek-objek dalam gambar. Proses pengenalan gambar umumnya terdiri dari tiga langkah berikut.

Pengumpulan dan Pelabelan Data

Langkah pertama adalah mengumpulkan dan melabeli kumpulan data dengan gambar. Misalnya, gambar yang berisi mobil harus diberi label “mobil”. Umumnya, semakin besar kumpulan data, semakin baik hasilnya.

Melatih Jaringan Saraf pada Dataset

Setelah gambar diberi label, gambar tersebut akan dimasukkan ke jaringan saraf untuk dilatih pada gambar. Pengembang umumnya lebih memilih menggunakan Convolutional Neural Networks atau CNN untuk pengenalan gambar karena model CNN mampu mendeteksi fitur tanpa masukan manusia tambahan.

Pengujian & Prediksi

Setelah model dilatih pada dataset, model diberi dataset “Uji” yang berisi gambar yang belum pernah dilihat untuk memverifikasi hasil. Model akan menggunakan pembelajarannya dari dataset uji untuk memprediksi objek atau pola yang ada dalam gambar, dan mencoba mengenali objek tersebut.

Apa itu Computer Vision?

Computer Vision adalah cabang dalam kecerdasan buatan modern yang memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi atau mengenali pola atau objek dalam media digital termasuk gambar & video. Model Computer Vision dapat menganalisis gambar untuk mengenali atau mengklasifikasikan objek dalam gambar, dan juga bereaksi terhadap objek-objek tersebut. Tujuan utama model computer vision melangkah lebih jauh dari sekadar mendeteksi objek dalam gambar, ia juga berinteraksi & bereaksi terhadap objek-objek tersebut. Misalnya, pada gambar di bawah, model computer vision dapat mengidentifikasi objek dalam bingkai (sebuah skuter), dan juga dapat melacak pergerakan objek dalam bingkai.

Bagaimana Cara Kerja Computer Vision?

Algoritma computer vision bekerja seperti algoritma pengenalan gambar, dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin & pembelajaran mendalam untuk mendeteksi objek dalam gambar dengan menganalisis setiap piksel individual dalam gambar. Cara kerja algoritma computer vision dapat diringkas dalam langkah-langkah berikut.

Akuisisi dan Pra-pemrosesan Data

Langkah pertama adalah mengumpulkan data dalam jumlah yang cukup yang dapat mencakup gambar, GIF, video, atau siaran langsung. Data kemudian dipra-proses untuk menghilangkan noise atau objek yang tidak diinginkan.

Ekstraksi Fitur

Data pelatihan kemudian dimasukkan ke model computer vision untuk mengekstraksi fitur relevan dari data. Model kemudian mendeteksi dan melokalisasi objek dalam data, dan mengklasifikasikannya sesuai label atau kategori yang telah ditentukan.

Segmentasi Semantik & Analisis

Gambar kemudian disegmentasi menjadi bagian-bagian berbeda dengan menambahkan label semantik ke setiap piksel individual. Data kemudian dianalisis dan diproses sesuai dengan persyaratan tugas.

Image Recognition v/s Computer Vision : Bagaimana Mereka Berbeda?

Meskipun baik image recognition maupun computer vision berfungsi pada prinsip dasar yang sama yaitu mengidentifikasi objek, mereka berbeda dalam hal cakupan & tujuan, tingkat analisis data, dan teknik yang terlibat. Mari kita bahas masing-masing secara individual.

Cakupan dan Tujuan

Tujuan utama image recognition adalah untuk mengidentifikasi & mengkategorikan objek atau pola dalam sebuah gambar. Tujuan utamanya adalah mendeteksi atau mengenali objek dalam gambar. Di sisi lain, computer vision bertujuan untuk menganalisis, mengidentifikasi atau mengenali pola atau objek dalam media digital termasuk gambar & video. Tujuan utamanya adalah tidak hanya mendeteksi objek dalam bingkai, tetapi juga bereaksi terhadapnya.

Tingkat Analisis

Perbedaan paling signifikan antara image recognition & computer vision adalah tingkat analisisnya. Dalam image recognition, model hanya berkaitan dengan mendeteksi objek atau pola dalam gambar. Di sisi lain, model computer vision tidak hanya bertujuan mendeteksi objek, tetapi juga mencoba memahami konten gambar, dan mengidentifikasi susunan spasialnya. Misalnya, pada gambar di atas, model image recognition mungkin hanya menganalisis gambar untuk mendeteksi bola, tongkat pemukul, dan seorang anak dalam bingkai. Sedangkan, model computer vision mungkin menganalisis bingkai untuk menentukan apakah bola mengenai tongkat, atau apakah mengenai anak, atau meleset dari mereka semua.

Kompleksitas

Algoritma image recognition umumnya cenderung lebih sederhana daripada rekan computer vision-nya. Itu karena image recognition umumnya digunakan untuk mengidentifikasi objek sederhana dalam gambar, dan karenanya mereka mengandalkan teknik seperti pembelajaran mendalam, dan convolutional neural networks (CNN) untuk ekstraksi fitur. Model computer vision umumnya lebih kompleks karena mereka mendeteksi objek dan bereaksi terhadapnya tidak hanya dalam gambar, tetapi juga video & siaran langsung. Model computer vision umumnya merupakan kombinasi dari teknik seperti image recognition, pembelajaran mendalam, pengenalan pola, segmentasi semantik, dan lainnya.

Image Recognition Vs. Computer Vision: Apakah Mereka Mirip?

Terlepas dari perbedaannya, baik image recognition & computer vision juga memiliki beberapa kesamaan, dan aman untuk dikatakan bahwa image recognition adalah bagian dari computer vision. Penting untuk dipahami bahwa kedua bidang ini sangat bergantung pada teknik pembelajaran mesin, dan mereka menggunakan model yang ada yang telah dilatih pada dataset berlabel untuk mengidentifikasi & mendeteksi objek dalam gambar atau video.

Pemikiran Akhir

Untuk menyimpulkan, image recognition digunakan untuk tugas spesifik mengidentifikasi & mendeteksi objek dalam gambar. Computer Vision membawa image recognition selangkah lebih maju, dan menafsirkan data visual dalam bingkai.