Riconoscimento delle immagini vs. Visione artificiale: quali sono le differenze?

 Nell’attuale settore dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, “Riconoscimento dell'immagine", E"Visione computerizzata” sono due delle tendenze più in voga. Entrambi questi campi implicano il lavoro con l'identificazione delle caratteristiche visive, motivo per cui la maggior parte delle volte questi termini sono spesso usati in modo intercambiabile. Nonostante alcune somiglianze, sia la visione artificiale che il riconoscimento delle immagini rappresentano tecnologie, concetti e applicazioni differenti. 

In questo articolo, confronteremo Computer Vision e Image Recognition approfondendo le differenze, le somiglianze e le metodologie utilizzate. Quindi iniziamo. 

Cos'è il riconoscimento delle immagini?

Il riconoscimento delle immagini è una branca della moderna intelligenza artificiale che consente ai computer di identificare o riconoscere modelli o oggetti nelle immagini digitali. Image Recognition offre ai computer la capacità di identificare oggetti, persone, luoghi e testi in qualsiasi immagine. 

Lo scopo principale dell'utilizzo Riconoscimento dell'immagine consiste nel classificare le immagini sulla base di etichette e categorie predefinite dopo aver analizzato e interpretato il contenuto visivo per apprendere informazioni significative. Ad esempio, se implementato correttamente, l'algoritmo di riconoscimento dell'immagine può identificare ed etichettare il cane nell'immagine. 

Come funziona il riconoscimento delle immagini?

Fondamentalmente, un algoritmo di riconoscimento delle immagini utilizza generalmente modelli di machine learning e deep learning per identificare gli oggetti analizzando ogni singolo pixel in un'immagine. L'algoritmo di riconoscimento delle immagini riceve quante più immagini etichettate possibile nel tentativo di addestrare il modello a riconoscere gli oggetti nelle immagini. 

Il processo di riconoscimento dell'immagine comprende generalmente i seguenti tre passaggi. 

Raccolta e dati di s

Il primo passaggio consiste nel raccogliere ed etichettare un set di dati con immagini. Ad esempio, un'immagine con un'auto deve essere etichettata come "auto". In generale, più grande è il set di dati, migliori sono i risultati. 

Addestramento delle reti neurali sul set di dati

Una volta che le immagini sono state etichettate, verranno inviate alle reti neurali per l'addestramento sulle immagini. Gli sviluppatori generalmente preferiscono utilizzare Reti neurali involutive o CNN per il riconoscimento delle immagini perché i modelli CNN sono in grado di rilevare le caratteristiche senza alcun input umano aggiuntivo. 

Test e previsione

Dopo che il modello si è addestrato sul set di dati, viene alimentato un "Test” set di dati che contiene immagini invisibili per verificare i risultati. Il modello utilizzerà quanto appreso dal set di dati di test per prevedere oggetti o modelli presenti nell'immagine e provare a riconoscere l'oggetto. 

Cos'è la visione artificiale?

Visione computerizzata è una branca della moderna intelligenza artificiale che consente ai computer di identificare o riconoscere modelli o oggetti nei media digitali, tra cui immagini e video. I modelli di visione artificiale possono analizzare un'immagine per riconoscere o classificare un oggetto all'interno di un'immagine e anche reagire a tali oggetti. 

L'obiettivo principale di un modello di visione artificiale va oltre il semplice rilevamento di un oggetto all'interno di un'immagine, interagisce e reagisce anche agli oggetti. Ad esempio, nell'immagine sottostante, il modello di visione artificiale può identificare l'oggetto nell'inquadratura (uno scooter) e può anche tracciare il movimento dell'oggetto all'interno dell'inquadratura. 

Come funziona la visione artificiale?

Un algoritmo di visione artificiale funziona proprio come un algoritmo di riconoscimento delle immagini, utilizzando algoritmi di machine learning e deep learning per rilevare gli oggetti in un'immagine analizzando ogni singolo pixel in un'immagine. Il funzionamento di un algoritmo di visione artificiale può essere riassunto nei seguenti passaggi. 

Acquisizione e pre-elaborazione dei dati

Il primo passo è raccogliere una quantità sufficiente di dati che possono includere immagini, GIF, video o live streaming. I dati vengono quindi preelaborati per rimuovere eventuali rumori o oggetti indesiderati. 

Estrazione di feature

I dati di addestramento vengono quindi inviati al modello di visione artificiale per estrarre le caratteristiche rilevanti dai dati. Il modello quindi rileva e localizza gli oggetti all'interno dei dati e li classifica secondo etichette o categorie predefinite. 

Segmentazione semantica e analisi

L'immagine è quindi segmentato in parti diverse aggiungendo etichette semantiche a ogni singolo pixel. I dati vengono quindi analizzati ed elaborati secondo i requisiti dell'attività. 

Riconoscimento delle immagini v/s Visione artificiale: in cosa differiscono?

Sebbene sia il riconoscimento delle immagini che la visione artificiale funzionino sullo stesso principio di base, ovvero l'identificazione degli oggetti, differiscono in termini di portata e obiettivi, livello di analisi dei dati e tecniche impiegate. Analizziamoli singolarmente. 

Campo di applicazione e obiettivi

L'obiettivo principale del riconoscimento delle immagini è identificare e classificare oggetti o modelli all'interno di un'immagine. L'obiettivo principale è rilevare o riconoscere un oggetto all'interno di un'immagine. D'altra parte, la visione artificiale mira ad analizzare, identificare o riconoscere modelli o oggetti nei media digitali, comprese immagini e video. L'obiettivo principale non è solo rilevare un oggetto all'interno dell'inquadratura, ma anche reagire ad esso.  

Livello di analisi

La differenza più significativa tra il riconoscimento delle immagini e l'analisi dei dati è il livello di analisi. Nel riconoscimento dell'immagine, il modello si occupa solo di rilevare l'oggetto oi modelli all'interno dell'immagine. D'altra parte, un modello di visione artificiale non mira solo a rilevare l'oggetto, ma cerca anche di comprendere il contenuto dell'immagine e identificare la disposizione spaziale. 

Ad esempio, nell'immagine sopra, un modello di riconoscimento dell'immagine potrebbe solo analizzare l'immagine per rilevare una palla, una mazza e un bambino nell'inquadratura. Considerando che, un modello di visione artificiale potrebbe analizzare il fotogramma per determinare se la palla colpisce la mazza, o se colpisce il bambino, o li manca tutti insieme. 

Complessità

Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini generalmente tendono ad essere più semplici delle loro controparti di visione artificiale. È perché il riconoscimento delle immagini viene generalmente utilizzato per identificare oggetti semplici all'interno di un'immagine e quindi si basano su tecniche come il deep learning e le reti neurali convoluzionali (CNN) per l'estrazione delle caratteristiche. 

I modelli di visione artificiale sono generalmente più complessi perché rilevano gli oggetti e reagiscono ad essi non solo nelle immagini, ma anche nei video e nei live streaming. Un modello di visione artificiale è generalmente una combinazione di tecniche come il riconoscimento delle immagini, l'apprendimento approfondito, il riconoscimento dei modelli, la segmentazione semantica e altro ancora. 

Riconoscimento delle immagini vs. Visione artificiale: sono simili?

Nonostante le loro differenze, sia il riconoscimento delle immagini che la visione artificiale condividono anche alcune somiglianze, e sarebbe giusto dirlo il riconoscimento delle immagini è un sottoinsieme della visione artificiale. È essenziale comprendere che entrambi questi campi dipendono fortemente dalle tecniche di apprendimento automatico e utilizzano modelli esistenti addestrati su set di dati etichettati per identificare e rilevare oggetti all'interno dell'immagine o del video. 

Considerazioni finali

Per riassumere, il riconoscimento delle immagini viene utilizzato per il compito specifico di identificare e rilevare oggetti all'interno di un'immagine. La visione artificiale fa un ulteriore passo avanti nel riconoscimento delle immagini e interpreta i dati visivi all'interno della cornice.