Recunoașterea de imagini vs. Viziunea calculatorului: Care sunt diferențele?

În industria actuală de Inteligență Artificială și Învățare Automată, ” Recunoașterea de imagini ” și ” Viziunea calculatorului ” sunt două dintre tendințele cele mai fierbinți. Ambele aceste domenii implică lucrul cu identificarea caracteristicilor vizuale, ceea ce este motivul pentru care, de multe ori, aceste termene sunt folosite interschimbabil. În ciuda unor asemănări, atât viziunea calculatorului, cât și recunoașterea de imagini reprezintă tehnologii, concepte și aplicații diferite.

În acest articol, vom compara Viziunea calculatorului și Recunoașterea de imagini, analizând diferențele, asemănările și metodologiile utilizate. Deci, să începem.

Ce este Recunoașterea de imagini?

Recunoașterea de imagini este o ramură a inteligenței artificiale moderne care permite calculatoarelor să identifice sau să recunoască modele sau obiecte în imagini digitale. Recunoașterea de imagini oferă calculatoarelor capacitatea de a identifica obiecte, persoane, locuri și texte în orice imagine.

Scopul principal al utilizării Recunoașterii de imagini este de a clasifica imagini pe baza etichetelor și categoriilor predefinite, după analizarea și interpretarea conținutului vizual pentru a învăța informații semnificative. De exemplu, atunci când este implementată corect, algoritmul de recunoaștere a imaginilor poate identifica și eticheta un câine în imagine.

Cum funcționează Recunoașterea de imagini?

Fundamental, un algoritm de recunoaștere a imaginilor utilizează, de obicei, modele de învățare automată și de învățare profundă pentru a identifica obiecte prin analizarea fiecărui pixel individual dintr-o imagine. Algoritmul de recunoaștere a imaginilor este alimentat cu cât mai multe imagini etichetate posibil, în încercarea de a antrena modelul pentru a recunoaște obiectele din imagini.

Procesul de recunoaștere a imaginilor cuprinde, în general, următorii trei pași.

Colectarea și etichetarea datelor

Primul pas este de a colecta și eticheta un set de date cu imagini. De exemplu, o imagine cu o mașină în ea trebuie etichetată ca “mașină”. De obicei, 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, ele vor fi alimentate rețelelor neuronale pentru antrenare pe imagini. Dezvoltatorii preferă, de obicei, să utilizeze Rețele Neuronale Convolutionale sau CNN pentru recunoașterea de imagini, deoarece modelele CNN sunt capabile să detecteze caracteristici fără niciun input suplimentar uman.

Testarea și predicția

După ce modelul este antrenat pe setul de date, i se alimentează un set de date ” Test ” care conține imagini nevizionate pentru a verifica rezultatele. Modelul va utiliza cunoștințele sale din setul de date de test pentru a prezice obiecte sau modele prezente în imagine și va încerca să recunoască obiectul.

Ce este Viziunea calculatorului?

Viziunea calculatorului este o ramură a inteligenței artificiale moderne care permite calculatoarelor să identifice sau să recunoască modele sau obiecte în medii digitale, incluzând imagini și videoclipuri. Modelele de viziune a calculatorului pot analiza o imagine pentru a recunoaște sau clasifica un obiect din imagine și pot reacționa și la aceste obiecte.

Scopul principal al unui model de viziune a calculatorului merge mai departe decât simpla detectare a unui obiect dintr-o imagine; el interacționează și reacționează la obiecte. De exemplu, în imaginea de mai jos, modelul de viziune a calculatorului poate identifica obiectul din cadru (un scooter) și poate urmări mișcarea obiectului din cadru.

Cum funcționează Viziunea calculatorului?

Un algoritm de viziune a calculatorului funcționează la fel ca un algoritm de recunoaștere a imaginilor, utilizând modele de învățare automată și de învățare profundă pentru a detecta obiecte dintr-o imagine, prin analizarea fiecărui pixel individual din imagine. Funcționarea unui algoritm de viziune a calculatorului poate fi rezumată în următorii pași.

Colectarea și prelucrarea datelor

Primul pas este de a colecta o cantitate suficientă de date care poate include imagini, GIF-uri, videoclipuri sau fluxuri video live. Datele sunt apoi prelucrate pentru a elimina orice zgomot sau obiecte nedorite.

Extragerea caracteristicilor

Datele de antrenare sunt alimentate modelului de viziune a calculatorului pentru a extrage caracteristici relevante din date. Modelul detectează și localizează obiectele din date și le clasifică în funcție de etichete sau categorii predefinite.

Segmentarea semantică și analiza

Imaginea este segmentată în părți diferite prin adăugarea de etichete semantice la fiecare pixel individual. Datele sunt apoi analizate și prelucrate în funcție de cerințele sarcinii.

Recunoașterea de imagini vs. Viziunea calculatorului: Cum se diferențiază?

Deși atât recunoașterea de imagini, cât și viziunea calculatorului funcționează pe același principiu de bază de identificare a obiectelor, ele se diferențiază în ceea ce privește scopul și obiectivele, nivelul de analiză a datelor și tehnicile implicate. Să discutăm fiecare dintre ele individual.

Scop și obiective

Obiectivul principal al recunoașterii de imagini este de a identifica și clasifica obiecte sau modele dintr-o imagine. Scopul principal este de a detecta un obiect dintr-o imagine. Pe de altă parte, viziunea calculatorului are ca scop analizarea, identificarea sau recunoașterea de modele sau obiecte în medii digitale, incluzând imagini și videoclipuri. Scopul principal este de a nu numai detecta un obiect din cadru, ci și de a reacționa la el.

Nivel de analiză

Cea mai semnificativă diferență dintre recunoașterea de imagini și analiza datelor este nivelul de analiză. În recunoașterea de imagini, modelul se preocupă doar de detectarea obiectului sau a modelului din imagine. Pe de altă parte, un model de viziune a calculatorului nu numai că își propune să detecteze obiectul, dar încearcă și să înțeleagă conținutul imaginii și să identifice aranjamentul spațial.

De exemplu, în imaginea de mai sus, un model de recunoaștere a imaginilor ar putea analiza imaginea doar pentru a detecta o minge, o bâtă și un copil în cadru. În schimb, un model de viziune a calculatorului ar putea analiza cadrul pentru a determina dacă mingea lovește bâta, dacă lovește copilul sau dacă le ratează pe ambele.

Complexitate

Algoritmii de recunoaștere a imaginilor sunt, în general, mai simpli decât cei de viziune a calculatorului. Acest lucru se datorează faptului că recunoașterea de imagini este, în general, utilizată pentru a identifica obiecte simple dintr-o imagine și se bazează pe tehnici precum învățarea profundă și rețelele neuronale convolutionale pentru extragerea caracteristicilor.

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

Recunoașterea de imagini vs. Viziunea calculatorului: Sunt ele asemănătoare?

În ciuda diferențelor, atât recunoașterea de imagini, cât și viziunea calculatorului au și asemănări, și ar fi corect să spunem că recunoașterea de imagini este un subset al viziunii calculatorului. Este esențial să înțelegem că ambele aceste domenii se bazează puternic pe tehnici de învățare automată și utilizează modele existente antrenate pe seturi de date etichetate pentru a identifica și detecta obiecte din imagini sau videoclipuri.

Gânduri finale

Pentru a rezuma, recunoașterea de imagini este utilizată pentru sarcina specifică de identificare și detectare a obiectelor dintr-o imagine. Viziunea calculatorului merge mai departe și interpretează datele vizuale din cadrul imaginii.