Reconhecimento de Imagens Vs. Visão Computacional: Quais São as Diferenças?

 Na atual indústria de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, “Reconhecimento de Imagens” e “Visão Computacional” são duas das tendências mais quentes. Ambos os campos envolvem trabalhar com a identificação de características visuais, o que é o motivo pelo qual a maior parte do tempo esses termos são frequentemente usados de forma intercambiável. Apesar de algumas semelhanças, tanto a visão computacional quanto o reconhecimento de imagens representam tecnologias, conceitos e aplicações diferentes. 

Neste artigo, vamos comparar Visão Computacional e Reconhecimento de Imagens, explorando suas diferenças, semelhanças e metodologias utilizadas. Então, vamos começar. 

O que é Reconhecimento de Imagens?

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

O principal objetivo do uso do Reconhecimento de Imagens 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 imagens pode identificar e rotular o cão na imagem. 

Como Funciona o Reconhecimento de Imagens?

Fundamentalmente, um algoritmo de reconhecimento de imagens 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 imagens é alimentado com tantas imagens rotuladas quanto possível, para tentar treinar o modelo para reconhecer os objetos nas imagens. 

O processo de reconhecimento de imagens geralmente compreende as seguintes três etapas. 

Coleta e Rotulagem de Dados

A primeira etapa é coletar e rotular um conjunto de dados com imagens. Por exemplo, uma imagem com um carro nela deve ser rotulada como um “carro”. Geralmente, quanto maior o conjunto de dados, melhores os resultados. 

Treinamento das Redes Neurais no Conjunto de Dados

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

Teste e Previsão

Depois que o modelo é treinado no conjunto de dados, ele é alimentado com um conjunto de dados de “Teste” que contém imagens não vistas para verificar os resultados. O modelo usará seus conhecimentos 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 da imagem e também reagir a esses objetos. 

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

Como Funciona a Visão Computacional?

Um algoritmo de visão computacional funciona da mesma forma que um algoritmo de reconhecimento de imagens, usando algoritmos de aprendizado de máquina e 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 seguintes etapas. 

Aquisição e Pré-processamento de Dados

A primeira etapa é coletar uma quantidade suficiente de dados que possa 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 ao 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 pré-definidos. 

Segmentação Semântica e Análise

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

Reconhecimento de Imagens Vs. Visão Computacional: Como Eles Diferem?

Embora tanto o reconhecimento de imagens quanto a visão computacional funcionem no mesmo princípio básico de identificar 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 imagens é identificar e categorizar objetos ou padrões dentro de uma imagem. O objetivo principal é detectar ou reconhecer um objeto dentro da imagem. Por outro lado, a visão computacional tem como objetivo 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 ele.  

Nível de Análise

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

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

Complexidade

Os algoritmos de reconhecimento de imagens geralmente tendem a ser mais simples do que seus equivalentes de visão computacional. Isso ocorre porque o reconhecimento de imagens é geralmente implantado para identificar objetos simples dentro de 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 imagens, aprendizado profundo, reconhecimento de padrões, segmentação semântica e mais. 

Reconhecimento de Imagens Vs. Visão Computacional: São Semelhantes?

Apesar de suas diferenças, tanto o reconhecimento de imagens quanto a visão computacional compartilham algumas semelhanças, e seria seguro dizer que o reconhecimento de imagens é um subconjunto da visão computacional. É essencial entender que ambos os campos dependem fortemente de técnicas de aprendizado de máquina e usam modelos existentes treinados em conjuntos de dados rotulados para identificar e detectar objetos dentro da imagem ou vídeo. 

Pensamentos Finais

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