Recunoașterea imaginii vs. Viziunea computerizată: care sunt diferențele?

 În industria actuală a inteligenței artificiale și a învățării automate, „Recunoașterea imaginii", Și"Computer Vision” sunt două dintre cele mai fierbinți tendințe. Ambele domenii implică lucrul cu identificarea caracteristicilor vizuale, motiv pentru care de cele mai multe ori acești termeni sunt folosiți interschimbabil. În ciuda unor asemănări, atât viziunea computerizată, cât și recunoașterea imaginilor reprezintă tehnologii, concepte și aplicații diferite. 

În acest articol, vom compara Viziunea computerizată și Recunoașterea imaginii analizând diferențele, asemănările și metodologiile utilizate. Asadar, haideti sa începem. 

Ce este recunoașterea imaginilor?

Recunoașterea imaginilor este o ramură a inteligenței artificiale moderne care permite computerelor să identifice sau să recunoască modele sau obiecte din imaginile digitale. Recunoașterea imaginilor oferă computerelor capacitatea de a identifica obiecte, oameni, locuri și texte din orice imagine. 

Scopul principal al utilizării Recunoașterea imaginii este de a clasifica imaginile pe baza etichetelor și categoriilor predefinite după analizarea și interpretarea conținutului vizual pentru a învăța informații semnificative. De exemplu, atunci când este implementat corect, algoritmul de recunoaștere a imaginii poate identifica și eticheta câinele din imagine. 

Cum funcționează recunoașterea imaginilor?

În mod fundamental, un algoritm de recunoaștere a imaginii utilizează în general modele de învățare automată și de învățare profundă pentru a identifica obiecte prin analiza fiecărui pixel individual dintr-o imagine. Algoritmul de recunoaștere a imaginii este alimentat cu cât mai multe imagini etichetate posibil în încercarea de a antrena modelul să recunoască obiectele din imagini. 

Procesul de recunoaștere a imaginii cuprinde în general următorii trei pași. 

Colectarea și s Date

Primul pas este adunarea și etichetarea unui set de date cu imagini. De exemplu, o imagine cu o mașină în ea trebuie să fie etichetată ca „mașină”. În general, cu cât setul de date este mai mare, cu atât rezultatele sunt mai bune. 

Antrenarea rețelelor neuronale pe setul de date

Odată ce imaginile au fost etichetate, acestea vor fi transmise rețelelor neuronale pentru antrenament asupra imaginilor. Dezvoltatorii preferă în general să folosească Rețele neuronale convoluționale sau CNN pentru recunoașterea imaginii, deoarece modelele CNN sunt capabile să detecteze caracteristici fără nicio intervenție umană suplimentară. 

Testare și predicție

După ce modelul se antrenează pe setul de date, acesta este alimentat cu un „Testare” set de date care conține imagini nevăzute pentru a verifica rezultatele. Modelul își va folosi învățăturile din setul de date de testare pentru a prezice obiecte sau modele prezente în imagine și pentru a încerca să recunoască obiectul. 

Ce este Computer Vision?

Computer Vision este o ramură a inteligenței artificiale moderne care permite computerelor să identifice sau să recunoască modele sau obiecte în mediile digitale, inclusiv imagini și videoclipuri. Modelele de computer Vision pot analiza o imagine pentru a recunoaște sau clasifica un obiect în cadrul unei imagini și, de asemenea, pot reacționa la acele obiecte. 

Scopul principal al unui model de viziune computerizată merge mai departe decât doar detectarea unui obiect într-o imagine, el interacționează și reacționează la obiecte. De exemplu, în imaginea de mai jos, modelul de computer vision poate identifica obiectul din cadru (un scuter) și poate urmări, de asemenea, mișcarea obiectului în cadru. 

Cum funcționează Computer Vision?

Un algoritm de viziune computerizată funcționează la fel ca un algoritm de recunoaștere a imaginii, folosind algoritmi de învățare automată și de învățare profundă pentru a detecta obiecte dintr-o imagine prin analiza fiecărui pixel individual dintr-o imagine. Funcționarea unui algoritm de viziune computerizată poate fi rezumată în următorii pași. 

Achiziționarea și pre-procesarea datelor

Primul pas este să aduni o cantitate suficientă de date care pot include imagini, GIF-uri, videoclipuri sau fluxuri live. Datele sunt apoi preprocesate pentru a elimina orice zgomot sau obiecte nedorite. 

Extracția elementelor

Datele de antrenament sunt apoi transmise modelului de viziune computerizată pentru a extrage caracteristicile relevante din date. Apoi, modelul detectează și localizează obiectele din date și le clasifică conform etichetelor sau categoriilor predefinite. 

Segmentare și analiză semantică

Imaginea este atunci segmentat în diferite părți prin adăugarea de etichete semantice la fiecare pixel individual. Datele sunt apoi analizate și procesate conform cerințelor sarcinii. 

Recunoașterea imaginii vs. computer Vision: Cum diferă?

Deși atât recunoașterea imaginii, cât și viziunea computerizată funcționează pe același principiu de bază al identificării obiectelor, ele diferă în ceea ce privește scopul și obiectivele lor, nivelul de analiză a datelor și tehnicile implicate. Să discutăm fiecare dintre ele în mod individual. 

Domeniul de aplicare și obiectivele

Obiectivul principal al recunoașterii imaginilor este identificarea și clasificarea obiectelor sau modelelor dintr-o imagine. Scopul principal este detectarea sau recunoașterea unui obiect dintr-o imagine. Pe de altă parte, viziunea computerizată își propune să analizeze, să identifice sau să recunoască modele sau obiecte în mediile digitale, inclusiv imagini și videoclipuri. Scopul principal este nu numai acela de a detecta un obiect din cadru, ci și de a reacționa la el.  

Nivelul de analiză

Cea mai semnificativă diferență între recunoașterea imaginii și analiza datelor este nivelul de analiză. În recunoașterea imaginii, modelul este preocupat doar de detectarea obiectului sau modelelor din imagine. Pe de altă parte, un model de viziune computerizată nu urmărește doar detectarea obiectului, dar încearcă și să înțeleagă conținutul imaginii și să identifice aranjamentul spațial. 

De exemplu, în imaginea de mai sus, un model de recunoaștere a imaginii ar putea analiza imaginea doar pentru a detecta o minge, o bâtă și un copil în cadru. Întrucât, un model de viziune computerizată ar putea analiza cadrul pentru a determina dacă mingea lovește bâta, sau dacă lovește copilul sau îi ratează pe toți împreună. 

Complexitate

Algoritmii de recunoaștere a imaginilor tind, în general, să fie mai simpli decât omologii lor de viziune computerizată. Acest lucru se datorează faptului că recunoașterea imaginii este, în general, implementată pentru a identifica obiecte simple în cadrul unei imagini și, astfel, se bazează pe tehnici precum învățarea profundă și rețelele neuronale convoluționale (CNN) pentru extragerea caracteristicilor. 

Modelele de viziune computerizată sunt în general mai complexe, deoarece detectează obiecte și reacționează la ele nu numai în imagini, ci și videoclipuri și fluxuri live. Un model de viziune computerizată este, în general, o combinație de tehnici precum recunoașterea imaginilor, învățarea profundă, recunoașterea modelelor, segmentarea semantică și multe altele. 

Recunoașterea imaginii vs. Viziunea computerizată: sunt similare?

În ciuda diferențelor lor, atât recunoașterea imaginii, cât și viziunea computerizată au unele asemănări și ar fi sigur să spunem că recunoașterea imaginilor este un subset al vederii computerizate. Este esențial să înțelegem că ambele domenii depind în mare măsură de tehnicile de învățare automată și folosesc modele existente antrenate pe un set de date etichetat pentru a identifica și detecta obiecte din imagine sau videoclip. 

Gânduri finale

Pentru a rezuma lucrurile, recunoașterea imaginii este utilizată pentru sarcina specifică de identificare și detectare a obiectelor dintr-o imagine. Viziunea computerizată duce recunoașterea imaginii cu un pas mai departe și interpretează datele vizuale din cadru.