Beeldherkenning Vs. Computer Vision: Wat Zijn de Verschillen?

In de huidige industrie van Artificial Intelligence en Machine Learning zijn “Beeldherkenning” en “Computer Vision” twee van de meest populaire trends. Beide velden houden zich bezig met het identificeren van visuele kenmerken, wat de reden is dat deze termen vaak door elkaar worden gebruikt. Ondanks enkele overeenkomsten, vertegenwoordigen computer vision en beeldherkenning verschillende technologieën, concepten en toepassingen.

In dit artikel zullen we Computer Vision en Beeldherkenning vergelijken door in te gaan op hun verschillen, overeenkomsten en de gebruikte methoden. Laten we beginnen.

Wat is Beeldherkenning?

Beeldherkenning is een tak in de moderne kunstmatige intelligentie die computers in staat stelt om patronen of objecten in digitale afbeeldingen te identificeren of te herkennen. Beeldherkenning geeft computers de mogelijkheid om objecten, personen, plaatsen en teksten in elke afbeelding te identificeren.

Het hoofddoel van het gebruik van Beeldherkenning is om afbeeldingen te classificeren op basis van vooraf gedefinieerde labels en categorieën na het analyseren en interpreteren van de visuele inhoud om bruikbare informatie te leren. Bijvoorbeeld, wanneer het correct wordt geïmplementeerd, kan het beeldherkenning-algoritme een hond in de afbeelding identificeren en labelen.

Hoe Werkt Beeldherkenning?

Fundamenteel gebruikt een beeldherkenning-algoritme meestal machine learning- en diepe leermodellen om objecten te identificeren door elke individuele pixel in een afbeelding te analyseren. Het beeldherkenning-algoritme wordt gevoed met zo veel mogelijk gelabelde afbeeldingen om het model te trainen om de objecten in de afbeeldingen te herkennen.

Het beeldherkenning-proces bestaat meestal uit de volgende drie stappen.

Gegevens Verzamelen en Labelen

De eerste stap is om een dataset met afbeeldingen te verzamelen en te labelen. Bijvoorbeeld, een afbeelding met een auto erin moet worden gelabeld als “auto”. Meestal leidt een grotere dataset tot betere resultaten.

Neurale Netwerken Trainen op de Dataset

Nadat de afbeeldingen zijn gelabeld, worden ze gevoed aan de neurale netwerken voor training op de afbeeldingen. Ontwikkelaars geven meestal de voorkeur aan het gebruik van Convolutional Neural Networks of CNN voor beeldherkenning, omdat CNN-modellen in staat zijn om kenmerken te detecteren zonder enige extra menselijke invoer.

Testen en Voorspellen

Nadat het model is getraind op de dataset, wordt het gevoed met een “test”-dataset die ongeziene afbeeldingen bevat om de resultaten te verifiëren. Het model gebruikt zijn kennis uit de testdataset om objecten of patronen in de afbeelding te voorspellen en probeert het object te herkennen.

Wat is Computer Vision?

Computer Vision is een tak in de moderne kunstmatige intelligentie die computers in staat stelt om patronen of objecten in digitale media, inclusief afbeeldingen en video’s, te identificeren of te herkennen. Computer Vision-modellen kunnen een afbeelding analyseren om een object te herkennen of te classificeren, en ook reageren op die objecten.

Het hoofddoel van een computer vision-model gaat verder dan alleen het detecteren van een object in een afbeelding; het model probeert ook de inhoud van de afbeelding te begrijpen en de ruimtelijke arrangement te identificeren.

Hoe Werkt Computer Vision?

Een computer vision-algoritme werkt net als een beeldherkenning-algoritme, door machine learning- en diepe leer-algoritmen te gebruiken om objecten te detecteren in een afbeelding door elke individuele pixel te analyseren. De werking van een computer vision-algoritme kan worden samengevat in de volgende stappen.

Gegevens Verzamelen en Voorverwerken

De eerste stap is om voldoende gegevens te verzamelen die afbeeldingen, GIF’s, video’s of live streams kunnen omvatten. De gegevens worden vervolgens voorverwerkt om ruis of ongewenste objecten te verwijderen.

Kenmerken Extractie

De trainingsgegevens worden vervolgens gevoed aan het computer vision-model om relevante kenmerken uit de gegevens te extraheren. Het model detecteert en lokaliseert de objecten in de gegevens en classificeert ze volgens vooraf gedefinieerde labels of categorieën.

Semantische Segmentatie en Analyse

De afbeelding wordt vervolgens gesegmenteerd in verschillende delen door semantische labels toe te voegen aan elke individuele pixel. De gegevens worden vervolgens geanalyseerd en verwerkt volgens de vereisten van de taak.

Beeldherkenning v/s Computer Vision: Hoe Zij Zich Onderscheiden?

Hoewel zowel beeldherkenning als computer vision werken op hetzelfde basisprincipe van het identificeren van objecten, verschillen ze in termen van hun reikwijdte en doelstellingen, niveau van gegevensanalyse en de gebruikte technieken. Laten we elk van hen afzonderlijk bespreken.

Reikwijdte en Doelstellingen

Het hoofddoel van beeldherkenning is om objecten of patronen in een afbeelding te identificeren en te categoriseren. Het primaire doel is om een object in een afbeelding te detecteren of te herkennen. Aan de andere kant heeft computer vision als doel om patronen of objecten in digitale media, inclusief afbeeldingen en video’s, te analyseren, te identificeren of te herkennen. Het primaire doel is niet alleen om een object in de afbeelding te detecteren, maar ook om te reageren op die objecten.

Niveau van Analyse

Het meest significante verschil tussen beeldherkenning en gegevensanalyse is het niveau van analyse. Bij beeldherkenning is het model alleen bezig met het detecteren van het object of de patronen in de afbeelding. Aan de andere kant probeert een computer vision-model niet alleen het object te detecteren, maar ook de inhoud van de afbeelding te begrijpen en de ruimtelijke arrangement te identificeren.

Bijvoorbeeld, in de bovenstaande afbeelding, kan een beeldherkenning-model alleen de afbeelding analyseren om een bal, een bat en een kind in de afbeelding te detecteren. Terwijl een computer vision-model de afbeelding kan analyseren om te bepalen of de bal de bat raakt, of of de bal het kind raakt, of dat het allemaal mist.

Complexiteit

Beeldherkenning-algoritmen zijn meestal eenvoudiger dan hun computer vision-tegenhangers. Dit komt omdat beeldherkenning meestal wordt gebruikt om eenvoudige objecten in een afbeelding te identificeren, en dus zijn ze afhankelijk van technieken zoals diepe leermodellen en convolutional neural networks (CNN’s) voor kenmerkenextractie.

Computer vision-modellen zijn meestal complexer omdat ze objecten detecteren en reageren op die objecten, niet alleen in afbeeldingen, maar ook in video’s en live streams. Een computer vision-model is meestal een combinatie van technieken zoals beeldherkenning, diepe leermodellen, patroonherkenning, semantische segmentatie en meer.

Beeldherkenning Vs. Computer Vision: Zijn Zij Vergelijkbaar?

Ondanks hun verschillen, delen zowel beeldherkenning als computer vision enkele overeenkomsten, en het zou veilig zijn om te zeggen dat beeldherkenning een subset van computer vision is. Het is essentieel om te begrijpen dat beide velden zwaar afhankelijk zijn van machine learning-technieken, en dat ze bestaande modellen gebruiken die zijn getraind op gelabelde datasets om objecten te identificeren en te detecteren in afbeeldingen of video’s.

Slotbeschouwing

Om alles samen te vatten, wordt beeldherkenning gebruikt voor de specifieke taak van het identificeren en detecteren van objecten in een afbeelding. Computer vision gaat een stap verder en interpreteert visuele gegevens in de afbeelding.