이미지 인식 Vs. 컴퓨터 비전: 차이점은 무엇인가?

현재 인공 지능과 기계 학습 산업에서 “이미지 인식“과 “컴퓨터 비전“은 두 가지 가장 인기 있는 트렌드입니다. 둘 다 시각적 특성을 식별하는 작업을 포함하므로 대부분의 경우 이러한 용어는 종종 상호 교환적으로 사용됩니다. 일부 유사성에도 불구하고 컴퓨터 비전과 이미지 인식은 서로 다른 기술, 개념 및 응용 프로그램을 나타냅니다.

이 기사에서는 컴퓨터 비전과 이미지 인식을 비교하여 그 차이점, 유사점 및 사용된 방법론을 살펴보겠습니다. 따라서 시작해 보겠습니다.

이미지 인식이란?

이미지 인식은 현대의 인공 지능에서 컴퓨터가 디지털 이미지 내의 패턴이나 객체를 식별하거나 인식할 수 있도록 하는 분기입니다. 이미지 인식은 컴퓨터가 이미지 내의 객체, 사람, 장소 및 텍스트를 식별할 수 있는 능력을 제공합니다.

이미지 인식의 주요 목적은 사전 정의된 레이블 및 범주에 따라 이미지의 시각적 콘텐츠를 분석 및 해석하여 의미 있는 정보를 학습하는 것입니다. 예를 들어, 이미지 인식 알고리즘이 올바르게 구현되면 이미지 내의 개를 식별하고 레이블을 지정할 수 있습니다.

이미지 인식의 작동 방식

기본적으로 이미지 인식 알고리즘은 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 사용하여 이미지 내의 개별 픽셀을 분석하여 객체를 식별합니다. 이미지 인식 알고리즘은 객체를 이미지에서 인식하도록 모델을 훈련하기 위해 가능한 많은 레이블이 지정된 이미지를 사용합니다.

이미지 인식 프로세스는 일반적으로 다음 세 단계로 구성됩니다.

데이터 수집 및 레이블 지정

첫 번째 단계는 레이블이 지정된 이미지로 데이터셋을 수집하는 것입니다. 예를 들어, 자동차가 있는 이미지는 “자동차”로 레이블되어야 합니다. 일반적으로 데이터셋이 클수록 결과가 좋습니다.

신경망 훈련

이미지를 레이블한 후에는 신경망에 훈련을 위해 이미지를 제공합니다. 개발자는 일반적으로 이미지 인식에 대한 컨볼루션 신경망(CNN) 또는 CNN을 사용하는 것을 선호합니다. CNN 모델은 추가적인 인간의 입력 없이 특징을 감지할 수 있습니다.

테스트 및 예측

모델이 데이터셋에서 훈련을 마친 후에는 결과를 확인하기 위해 “테스트” 데이터셋이 제공됩니다. 모델은 테스트 데이터셋에서 학습한 내용을 사용하여 이미지 내의 객체나 패턴을 예측하고 객체를 인식하려고 시도합니다.

컴퓨터 비전이란?

컴퓨터 비전은 현대의 인공 지능에서 컴퓨터가 디지털 미디어(이미지 및 비디오 포함) 내의 패턴이나 객체를 식별하거나 인식할 수 있도록 하는 분기입니다. 컴퓨터 비전 모델은 이미지 내의 객체를 인식하거나 분류할 수 있으며 객체에 반응할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 모델의 주요 목적은 이미지 내의 객체를 감지하는 것을 넘어서 객체에 반응하는 것입니다. 예를 들어, 아래 이미지에서 컴퓨터 비전 모델은 프레임 내의 객체(스쿠터)를 식별할 수 있으며 프레임 내의 객체의 이동을 추적할 수 있습니다.

컴퓨터 비전의 작동 방식

컴퓨터 비전 알고리즘은 이미지 인식 알고리즘과 마찬가지로 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 이미지 내의 개별 픽셀을 분석하여 객체를 감지합니다. 컴퓨터 비전 알고리즘의 작동은 다음 단계로 요약할 수 있습니다.

데이터 수집 및 전처리

첫 번째 단계는 이미지, GIF, 비디오 또는 라이브 스트림을 포함하는 충분한 양의 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터는 불필요한 노이즈 또는 객체를 제거하기 위해 전처리됩니다.

특징 추출

훈련 데이터는 컴퓨터 비전 모델에 제공되어 데이터에서 관련 특징을 추출합니다. 모델은 데이터 내의 객체를 감지하고 localize하며 사전 정의된 레이블 또는 범주에 따라 분류합니다.

의미론적 분할 및 분석

이미지는 개별 픽셀에 의미론적 레이블을 추가하여 여러 부분으로 분할됩니다. 데이터는 작업의 요구 사항에 따라 분석 및 처리됩니다.

이미지 인식 Vs. 컴퓨터 비전: 차이점은 무엇인가?

이미지 인식과 컴퓨터 비전은 객체를 식별하는 동일한 기본 원칙에서 작동하지만, 그 범위, 목적, 데이터 분석 수준 및 사용된 기술에서 차이점이 있습니다. 각 차이점을 개별적으로 살펴보겠습니다.

범위 및 목적

이미지 인식의 주요 목적은 이미지 내의 객체나 패턴을 식별하고 분류하는 것입니다. 주요 목적은 이미지 내의 객체를 감지하는 것입니다. 반면에, 컴퓨터 비전은 디지털 미디어(이미지 및 비디오 포함) 내의 패턴이나 객체를 분석, 식별 또는 인식하는 것을 목표로 합니다. 주요 목적은 객체를 감지하는 것뿐만 아니라 객체에 반응하는 것입니다.

분석 수준

이미지 인식과 데이터 분석의 가장 큰 차이점은 분석 수준입니다. 이미지 인식에서 모델은 이미지 내의 객체나 패턴을 감지하는 것만을 염려합니다. 반면에, 컴퓨터 비전 모델은 객체를 감지하는 것뿐만 아니라 이미지의 내용을 이해하고 객체의 공간적 배치를 식별하려고 시도합니다.

예를 들어, 위의 이미지에서 이미지 인식 모델은 이미지 내의 공, 배트 및 아이를 감지하는 것만을 분석할 수 있습니다. 반면에, 컴퓨터 비전 모델은 프레임에서 공이 배트에 맞는지, 아이에게 맞는지, 아니면 모두 놓치는지 확인하기 위해 프레임을 분석할 수 있습니다.

복잡성

이미지 인식 알고리즘은 일반적으로 컴퓨터 비전 알고리즘보다 더 단순합니다. 이미지 인식은 이미지 내의 단순한 객체를 식별하는 데 일반적으로 사용되므로 딥 러닝 및 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 기술에 의존합니다.

컴퓨터 비전 모델은 일반적으로 더 복잡합니다. 왜냐하면 컴퓨터 비전은 이미지, 비디오 및 라이브 스트림에서 객체를 감지하고 반응하기 때문입니다. 컴퓨터 비전 모델은 일반적으로 이미지 인식, 딥 러닝, 패턴 인식, 의미론적 분할 등 여러 기술의 조합입니다.

이미지 인식 Vs. 컴퓨터 비전: 유사점은 무엇인가?

차이점에도 불구하고, 이미지 인식과 컴퓨터 비전은 유사점도 있습니다. 컴퓨터 비전의 하위 집합으로서의 이미지 인식을 안전하게 말할 수 있습니다. 두 분야가 기계 학습 기술에 크게 의존하며, 레이블이 지정된 데이터셋에서 훈련된 기존 모델을 사용하여 이미지 또는 비디오 내의 객체를 식별하고 감지한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

최종 생각

요약하자면, 이미지 인식은 이미지 내의 객체나 패턴을 식별하고 감지하는 특정 작업에 사용됩니다. 컴퓨터 비전은 이미지 인식을 한 단계 더 나아가 이미지 내의 시각적 데이터를 해석합니다.