Reconhecimento de imagem vs. Visão computacional: quais são as diferenças?

 Na atual indústria de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, “Reconhecimento de Imagem", E"Visão Computacional”são duas das tendências mais quentes. Ambos os campos envolvem trabalhar com a identificação de características visuais, razão pela qual, na maioria das vezes, esses termos são frequentemente usados ​​de forma intercambiável. Apesar de algumas semelhanças, tanto a visão computacional quanto o reconhecimento de imagem representam diferentes tecnologias, conceitos e aplicações. 

Neste artigo, compararemos Visão Computacional e Reconhecimento de Imagem, analisando suas diferenças, semelhanças e metodologias utilizadas. Então vamos começar. 

O que é reconhecimento de imagem?

Reconhecimento de imagem é um ramo da inteligência artificial moderna que permite que computadores identifiquem ou reconheçam padrões ou objetos em imagens digitais. O Reconhecimento de Imagem dá aos computadores a capacidade de identificar objetos, pessoas, lugares e textos em qualquer imagem. 

O principal objetivo do uso Reconhecimento de Imagem é classificar imagens com base em rótulos e categorias pré-definidos após analisar e interpretar o conteúdo visual para aprender informações significativas. Por exemplo, quando implementado corretamente, o algoritmo de reconhecimento de imagem pode identificar e rotular o cachorro na imagem. 

Como funciona o reconhecimento de imagem?

Fundamentalmente, um algoritmo de reconhecimento de imagem geralmente usa modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para identificar objetos analisando cada pixel individual em uma imagem. O algoritmo de reconhecimento de imagem é alimentado com tantas imagens rotuladas quanto possível, na tentativa de treinar o modelo para reconhecer os objetos nas imagens. 

O processo de reconhecimento de imagem geralmente compreende as três etapas a seguir. 

Coletando e s dados

O primeiro passo é reunir e rotular um conjunto de dados com imagens. Por exemplo, uma imagem com um carro deve ser rotulada como “carro”. Geralmente, quanto maior o conjunto de dados, melhores os resultados. 

Treinando as redes neurais no conjunto de dados

Depois que as imagens forem rotuladas, elas serão alimentadas nas redes neurais para treinamento nas imagens. Os desenvolvedores geralmente preferem usar Redes Neurais Convolucionais ou CNN para reconhecimento de imagem porque os modelos CNN são capazes de detectar recursos sem qualquer entrada humana adicional. 

Teste e previsão

Depois que o modelo treina no conjunto de dados, ele é alimentado com um “Teste” conjunto de dados que contém imagens inéditas para verificar os resultados. O modelo usará seus aprendizados do conjunto de dados de teste para prever objetos ou padrões presentes na imagem e tentar reconhecer o objeto. 

O que é Visão Computacional?

Visão Computacional é um ramo da inteligência artificial moderna que permite que os computadores identifiquem ou reconheçam padrões ou objetos em mídia digital, incluindo imagens e vídeos. Os modelos de Visão Computacional podem analisar uma imagem para reconhecer ou classificar um objeto dentro de uma imagem e também reagir a esses objetos. 

O principal objetivo de um modelo de visão computacional vai além de apenas detectar um objeto dentro de uma imagem, ele também interage e reage aos objetos. Por exemplo, na imagem abaixo, o modelo de visão computacional pode identificar o objeto no quadro (uma scooter) e também pode rastrear o movimento do objeto dentro do quadro. 

Como Funciona a Visão Computacional?

Um algoritmo de visão computacional funciona exatamente como um algoritmo de reconhecimento de imagem, usando aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo para detectar objetos em uma imagem, analisando cada pixel individual em uma imagem. O funcionamento de um algoritmo de visão computacional pode ser resumido nas etapas a seguir. 

Aquisição e Pré-processamento de Dados

A primeira etapa é reunir uma quantidade suficiente de dados que podem incluir imagens, GIFs, vídeos ou transmissões ao vivo. Os dados são então pré-processados ​​para remover qualquer ruído ou objetos indesejados. 

Extração de recursos

Os dados de treinamento são então alimentados no modelo de visão computacional para extrair recursos relevantes dos dados. O modelo então detecta e localiza os objetos dentro dos dados e os classifica de acordo com rótulos ou categorias predefinidas. 

Segmentação e análise semântica

A imagem é então segmentado em partes diferentes, adicionando rótulos semânticos a cada pixel individual. Os dados são então analisados ​​e processados ​​de acordo com os requisitos da tarefa. 

Reconhecimento de imagem v/s Visão computacional: como eles diferem?

Embora tanto o reconhecimento de imagens quanto a visão computacional funcionem com o mesmo princípio básico de identificação de objetos, eles diferem em termos de escopo e objetivos, nível de análise de dados e técnicas envolvidas. Vamos discutir cada um deles individualmente. 

Escopo e Objetivos

O principal objetivo do reconhecimento de imagem é identificar e categorizar objetos ou padrões dentro de uma imagem. O objetivo principal é detectar ou reconhecer um objeto dentro de uma imagem. Por outro lado, a visão computacional visa analisar, identificar ou reconhecer padrões ou objetos em mídia digital, incluindo imagens e vídeos. O objetivo principal é não apenas detectar um objeto dentro do quadro, mas também reagir a eles.  

Nível de Análise

A diferença mais significativa entre reconhecimento de imagem e análise de dados é o nível de análise. No reconhecimento de imagem, o modelo se preocupa apenas em detectar o objeto ou padrões dentro da imagem. Por outro lado, um modelo de visão computacional não visa apenas detectar o objeto, mas também tenta entender o conteúdo da imagem e identificar o arranjo espacial. 

Por exemplo, na imagem acima, um modelo de reconhecimento de imagem pode apenas analisar a imagem para detectar uma bola, um bastão e uma criança no quadro. Considerando que, um modelo de visão computacional pode analisar o quadro para determinar se a bola atinge o bastão, ou se atinge a criança, ou erra todos juntos. 

Complexidade

Algoritmos de reconhecimento de imagem geralmente tendem a ser mais simples do que suas contrapartes de visão computacional. É porque o reconhecimento de imagem geralmente é implantado para identificar objetos simples em uma imagem e, portanto, eles dependem de técnicas como aprendizado profundo e redes neurais convolucionais (CNNs) para extração de recursos. 

Os modelos de visão computacional são geralmente mais complexos porque detectam objetos e reagem a eles não apenas em imagens, mas também em vídeos e transmissões ao vivo. Um modelo de visão computacional é geralmente uma combinação de técnicas como reconhecimento de imagem, aprendizado profundo, reconhecimento de padrões, segmentação semântica e muito mais. 

Reconhecimento de imagem vs. Visão Computacional: São Semelhantes?

Apesar de suas diferenças, tanto o reconhecimento de imagem quanto a visão computacional também compartilham algumas semelhanças, e seria seguro dizer que o reconhecimento de imagem é um subconjunto da visão computacional. É essencial entender que esses dois campos dependem fortemente de técnicas de aprendizado de máquina e usam modelos existentes treinados em conjuntos de dados rotulados para identificar e detectar objetos na imagem ou no vídeo. 

Considerações Finais

Para resumir, o reconhecimento de imagem é usado para a tarefa específica de identificar e detectar objetos em uma imagem. A visão computacional leva o reconhecimento de imagem um passo adiante e interpreta os dados visuais dentro do quadro.