Rozpoznawanie obrazów vs. Widzenie komputerowe: Jakie są różnice?

W obecnej branży Sztucznej Inteligencji i Uczenia Maszynowego, „Rozpoznawanie obrazów” i „Widzenie komputerowe” to dwie z najgorętszych tendencji. Obie te dziedziny obejmują pracę z identyfikowaniem cech wizualnych, co jest powodem, dla którego większość czasu te terminy są używane zamiennie. Pomimo pewnych podobieństw, zarówno widzenie komputerowe, jak i rozpoznawanie obrazów reprezentują różne technologie, pojęcia i aplikacje.

W tym artykule będziemy porównywać Widzenie komputerowe i Rozpoznawanie obrazów, analizując ich różnice, podobieństwa i stosowane metody. Zatem zacznijmy.

Co to jest Rozpoznawanie obrazów?

Rozpoznawanie obrazów to gałąź nowoczesnej sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom identyfikować lub rozpoznawać wzorce lub obiekty w cyfrowych obrazach. Rozpoznawanie obrazów daje komputerom możliwość identyfikacji obiektów, ludzi, miejsc i tekstów w dowolnym obrazie.

Głównym celem stosowania Rozpoznawania obrazów jest klasyfikacja obrazów na podstawie predefiniowanych etykiet i kategorii po analizie i interpretacji zawartości wizualnej w celu uzyskania istotnych informacji. Na przykład, gdy zostanie to zaimplementowane poprawnie, algorytm rozpoznawania obrazów może zidentyfikować i oznaczyć psa na obrazie.

Jak działa Rozpoznawanie obrazów?

Podstawowo, algorytm rozpoznawania obrazów zazwyczaj wykorzystuje techniki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, aby identyfikować obiekty, analizując każdy indywidualny piksel w obrazie. Algorytm rozpoznawania obrazów jest karmiony tak wieloma oznaczonymi obrazami, jak to możliwe, w celu trenowania modelu do rozpoznawania obiektów w obrazach.

Proces rozpoznawania obrazów zazwyczaj składa się z następujących trzech kroków.

Zbieranie i oznaczanie danych

Pierwszym krokiem jest zebranie i oznaczenie zestawu danych z obrazami. Na przykład, obraz z samochodem musi być oznaczony jako „samochód”. Im większy zestaw danych, tym lepsze wyniki.

Trenowanie sieci neuronowych na zestawie danych

Po oznaczeniu obrazów są one podawane sieciom neuronowym w celu trenowania na obrazach. Deweloperzy zwykle preferują stosowanie Sieci neuronowych współsłonecznych lub CNN do rozpoznawania obrazów, ponieważ modele CNN są w stanie wykrywać cechy bez dodatkowego wprowadzenia przez człowieka.

Testowanie i predykcja

Po tym, jak model jest wytrenowany na zestawie danych, jest podawany „Test” zestaw danych, który zawiera niewidziane obrazy, aby zweryfikować wyniki. Model wykorzystuje swoje nauki z zestawu testowego, aby przewidzieć obiekty lub wzorce obecne w obrazie i spróbować rozpoznać obiekt.

Co to jest Widzenie komputerowe?

Widzenie komputerowe to gałąź nowoczesnej sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom identyfikować lub rozpoznawać wzorce lub obiekty w cyfrowych mediach, w tym obrazach i filmach. Modele widzenia komputerowego mogą analizować obraz, aby rozpoznać lub sklasyfikować obiekt w obrazie i również reagować na nie.

Głównym celem modelu widzenia komputerowego jest analiza, identyfikacja lub rozpoznawanie wzorców lub obiektów w cyfrowych mediach, w tym obrazach i filmach. Głównym celem jest nie tylko wykrycie obiektu w ramce, ale również zareagowanie na nie. Na przykład, na poniższym obrazie, model widzenia komputerowego może zidentyfikować obiekt w ramce (hulajnogę) i również śledzić ruch obiektu w ramce.

Jak działa Widzenie komputerowe?

Algorytm widzenia komputerowego działa podobnie do algorytmu rozpoznawania obrazów, wykorzystując techniki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, aby wykryć obiekty, analizując każdy indywidualny piksel w obrazie. Działanie algorytmu widzenia komputerowego można podsumować w następujących krokach.

Pobieranie i wstępna obróbka danych

Pierwszym krokiem jest zebranie wystarczającej ilości danych, które mogą obejmować obrazy, GIF-y, filmy lub strumienie na żywo. Dane są następnie wstępnie przetwarzane, aby usunąć szum lub niepożądane obiekty.

Ekstrakcja cech

Dane szkoleniowe są następnie podawane modelowi widzenia komputerowego w celu ekstrakcji istotnych cech z danych. Model wykrywa i lokalizuje obiekty w danych i klasyfikuje je zgodnie z predefiniowanymi etykietami lub kategoriami.

Semantyczna segmentacja i analiza

Obraz jest następnie podzielony na różne części przez dodanie semantycznych etykiet do każdego piksela. Dane są następnie analizowane i przetwarzane zgodnie z wymaganiami zadania.

Rozpoznawanie obrazów vs. Widzenie komputerowe: Jak się różnią?

Chociaż zarówno rozpoznawanie obrazów, jak i widzenie komputerowe działają na tym samym podstawowym pojęciu identyfikowania obiektów, różnią się one pod względem zakresu i celów, poziomu analizy danych i stosowanych technik. Omówmy każdy z nich oddzielnie.

Zakres i cele

Głównym celem rozpoznawania obrazów jest identyfikacja i klasyfikacja obiektów lub wzorców w obrazie. Głównym celem jest wykrycie obiektu w obrazie. Z drugiej strony, widzenie komputerowe ma na celu analizę, identyfikację lub rozpoznawanie wzorców lub obiektów w cyfrowych mediach, w tym obrazach i filmach. Głównym celem jest nie tylko wykrycie obiektu w ramce, ale również zareagowanie na nie.

Poziom analizy

Największa różnica między rozpoznawaniem obrazów a analizą danych polega na poziomie analizy. W rozpoznawaniu obrazów model jest zainteresowany tylko wykryciem obiektu lub wzorca w obrazie. Z drugiej strony, model widzenia komputerowego nie tylko stara się wykryć obiekt, ale również rozumie zawartość obrazu i identyfikuje przestrzenną aranżację.

Na przykład, na powyższym obrazie, model rozpoznawania obrazów może tylko analizować obraz, aby wykryć piłkę, kij i dziecko w ramce. Z drugiej strony, model widzenia komputerowego może analizować ramkę, aby określić, czy piłka uderza w kij, czy uderza w dziecko, czy całkowicie ich ominie.

Złożoność

Algorytmy rozpoznawania obrazów zazwyczaj są prostsze niż ich odpowiedniki widzenia komputerowego. Jest to spowodowane tym, że rozpoznawanie obrazów jest zwykle wdrażane w celu identyfikacji prostych obiektów w obrazie i dlatego opierają się na technikach takich jak głębokie uczenie i sieci neuronowe współsłoneczne (CNN) do ekstrakcji cech.

Modele widzenia komputerowego są zwykle bardziej złożone, ponieważ wykrywają obiekty i reagują na nie nie tylko w obrazach, ale również w filmach i strumieniach na żywo. Model widzenia komputerowego jest zwykle połączeniem technik takich jak rozpoznawanie obrazów, głębokie uczenie, rozpoznawanie wzorców, semantyczna segmentacja i wiele innych.

Rozpoznawanie obrazów vs. Widzenie komputerowe: Czy są podobne?

Pomimo różnic, zarówno rozpoznawanie obrazów, jak i widzenie komputerowe mają pewne podobieństwa, i można by powiedzieć, że rozpoznawanie obrazów jest podzbiorem widzenia komputerowego. Jest istotne, aby zrozumieć, że obie te dziedziny w dużym stopniu opierają się na technice uczenia maszynowego i wykorzystują istniejące modele wytrenowane na oznaczonych zestawach danych, aby identyfikować i wykrywać obiekty w obrazie lub filmie.

Podsumowanie

Podsumowując, rozpoznawanie obrazów jest używane do konkretnego zadania identyfikacji i wykrywania obiektów w obrazie. Widzenie komputerowe idzie o krok dalej i interpretuje dane wizualne w ramce.