Pengenalan Gambar Vs. Visi Komputer: Apa Perbedaannya?

Dalam industri Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin saat ini, “Pengenalan Gambar” dan “Visi Komputer” adalah dua tren terpanas. Kedua bidang ini melibatkan bekerja dengan mengidentifikasi karakteristik visual, yang merupakan alasan mengapa sebagian besar waktu, istilah-istilah ini sering digunakan secara bergantian. Meskipun ada beberapa kesamaan, kedua visi komputer dan pengenalan gambar mewakili teknologi, konsep, dan aplikasi yang berbeda.

Dalam artikel ini, kita akan membandingkan Visi Komputer & Pengenalan Gambar dengan memasuki perbedaan, kesamaan, dan metodologi yang digunakan. Jadi mari kita mulai.

Apa itu Pengenalan Gambar?

Pengenalan Gambar adalah cabang dalam kecerdasan buatan modern yang memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi atau mengenali pola atau objek dalam gambar digital. Pengenalan Gambar memberikan komputer kemampuan untuk mengidentifikasi objek, orang, tempat, dan teks dalam gambar apa pun.

Tujuan utama menggunakan Pengenalan Gambar adalah untuk mengklasifikasikan gambar berdasarkan label dan kategori yang telah ditentukan sebelumnya setelah menganalisis dan menafsirkan konten visual untuk mempelajari informasi yang bermakna. Misalnya, ketika diimplementasikan dengan benar, algoritma pengenalan gambar dapat mengidentifikasi dan melabeli anjing dalam gambar.

Bagaimana Pengenalan Gambar Bekerja?

Secara fundamental, algoritma pengenalan gambar umumnya menggunakan model pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam untuk mengidentifikasi objek dengan menganalisis setiap piksel individu dalam gambar. Algoritma pengenalan gambar diberi banyak gambar yang dilabeli sebanyak mungkin dalam upaya untuk melatih model untuk mengenali objek dalam gambar.

Proses pengenalan gambar umumnya terdiri dari tiga langkah berikut.

Mengumpulkan dan Melabeli Data

Langkah pertama adalah mengumpulkan dan melabeli dataset dengan gambar. Misalnya, gambar dengan mobil di dalamnya harus dilabeli sebagai “mobil”. Umumnya, semakin besar dataset, semakin baik hasilnya.

Melatih Jaringan Saraf pada Dataset

Setelah gambar dilabeli, mereka akan diberikan kepada jaringan saraf untuk dilatih pada gambar. Pengembang umumnya lebih memilih menggunakan Jaringan Saraf Konvolusional atau CNN untuk pengenalan gambar karena model CNN dapat mendeteksi fitur tanpa input manusia tambahan.

Pengujian & Prediksi

Setelah model dilatih pada dataset, maka diberikan “dataset uji” yang berisi gambar yang tidak terlihat untuk memverifikasi hasilnya. Model akan menggunakan pembelajarannya dari dataset uji untuk memprediksi objek atau pola yang ada dalam gambar dan mencoba mengenali objek.

Apa itu Visi Komputer?

Visi Komputer adalah cabang dalam kecerdasan buatan modern yang memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi atau mengenali pola atau objek dalam media digital termasuk gambar dan video. Model visi komputer dapat menganalisis gambar untuk mengenali atau mengklasifikasikan objek dalam gambar dan juga bereaksi terhadap objek tersebut.

Tujuan utama model visi komputer lebih jauh dari hanya mendeteksi objek dalam gambar, tetapi juga berinteraksi dan bereaksi terhadap objek. Misalnya, dalam gambar di bawah, model visi komputer dapat mengidentifikasi objek dalam bingkai (sepeda), dan juga dapat melacak gerakan objek dalam bingkai.

Bagaimana Visi Komputer Bekerja?

Algoritma visi komputer bekerja sama seperti algoritma pengenalan gambar, dengan menggunakan model pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam untuk mendeteksi objek dengan menganalisis setiap piksel individu dalam gambar. Kerja algoritma visi komputer dapat diringkas dalam langkah-langkah berikut.

Pengumpulan Data dan Praproses

Langkah pertama adalah mengumpulkan jumlah data yang cukup yang dapat berupa gambar, GIF, video, atau siaran langsung. Data kemudian diproses untuk menghilangkan noise atau objek yang tidak diinginkan.

Pengambilan Fitur

Data pelatihan kemudian diberikan kepada model visi komputer untuk mengambil fitur yang relevan dari data. Model kemudian mendeteksi dan melokalisasi objek dalam data dan mengklasifikasikannya sesuai dengan label atau kategori yang telah ditentukan sebelumnya.

Segmentasi Semantik & Analisis

Gambar kemudian dibagi menjadi bagian-bagian yang berbeda dengan menambahkan label semantik ke setiap piksel individu. Data kemudian dianalisis dan diproses sesuai dengan kebutuhan tugas.

Pengenalan Gambar v/s Visi Komputer: Bagaimana Mereka Berbeda?

Meskipun pengenalan gambar dan visi komputer berfungsi pada prinsip dasar yang sama, yaitu mengidentifikasi objek, mereka berbeda dalam hal cakupan dan tujuan, tingkat analisis data, dan teknik yang terlibat. Mari kita bahas masing-masing secara individual.

Cakupan dan Tujuan

Tujuan utama pengenalan gambar adalah untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek atau pola dalam gambar. Tujuan utama adalah untuk mendeteksi objek dalam gambar. Di sisi lain, visi komputer bertujuan untuk menganalisis, mengidentifikasi, atau mengenali pola atau objek dalam media digital termasuk gambar dan video. Tujuan utama adalah untuk tidak hanya mendeteksi objek dalam bingkai, tetapi juga bereaksi terhadap objek.

Tingkat Analisis

Perbedaan paling signifikan antara pengenalan gambar dan analisis data adalah tingkat analisis. Dalam pengenalan gambar, model hanya peduli dengan mendeteksi objek atau pola dalam gambar. Di sisi lain, model visi komputer tidak hanya bertujuan untuk mendeteksi objek, tetapi juga mencoba memahami konten gambar dan mengidentifikasi susunan spasial.

Misalnya, dalam gambar di atas, model pengenalan gambar mungkin hanya menganalisis gambar untuk mendeteksi bola, tongkat, dan anak dalam bingkai. Sementara itu, model visi komputer mungkin menganalisis bingkai untuk menentukan apakah bola mengenai tongkat, apakah bola mengenai anak, atau apakah bola meleset semua.

Kompleksitas

Algoritma pengenalan gambar umumnya cenderung lebih sederhana daripada visi komputer. Hal ini karena pengenalan gambar umumnya diterapkan untuk mengidentifikasi objek sederhana dalam gambar, dan karenanya mereka bergantung pada teknik seperti pembelajaran dalam dan jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk ekstraksi fitur.

Model visi komputer umumnya lebih kompleks karena mereka mendeteksi objek dan bereaksi terhadap objek tidak hanya dalam gambar, tetapi juga dalam video dan siaran langsung. Model visi komputer umumnya merupakan kombinasi dari teknik seperti pengenalan gambar, pembelajaran dalam, pengenalan pola, segmentasi semantik, dan lain-lain.

Pengenalan Gambar Vs. Visi Komputer: Apakah Mereka Sama?

Meskipun perbedaan, pengenalan gambar dan visi komputer berbagi beberapa kesamaan juga, dan dapat dikatakan bahwa pengenalan gambar adalah subset dari visi komputer. Sangat penting untuk memahami bahwa kedua bidang ini sangat bergantung pada teknik pembelajaran mesin, dan mereka menggunakan model yang ada yang dilatih pada dataset yang dilabeli untuk mengidentifikasi dan mendeteksi objek dalam gambar atau video.

Pemikiran Akhir

Untuk merangkum, pengenalan gambar digunakan untuk tugas khusus mengidentifikasi dan mendeteksi objek dalam gambar. Visi komputer mengambil pengenalan gambar satu langkah lebih jauh dan menafsirkan data visual dalam bingkai.