Распознавание Изображений Vs. Компьютерное Зрение: В Чём Различия?

В текущей индустрии искусственного интеллекта и машинного обучения «Распознавание Изображений» и «Компьютерное Зрение» являются двумя из самых горячих трендов. Обе эти области включают работу с идентификацией визуальных характеристик, что является причиной того, что большинство времени эти термины часто используются взаимозаменяемо. Несмотря на некоторые сходства, компьютерное зрение и распознавание изображений представляют собой разные технологии, концепции и применения.

В этой статье мы будем сравнивать Компьютерное Зрение и Распознавание Изображений, углубляясь в их различия, сходства и используемые методы. Итак, давайте начнём.

Что такое Распознавание Изображений?

Распознавание Изображений – это ветвь современного искусственного интеллекта, позволяющая компьютерам идентифицировать или распознавать закономерности или объекты в цифровых изображениях. Распознавание Изображений даёт компьютерам возможность идентифицировать объекты, людей, места и тексты в любом изображении.

Основная цель использования Распознавания Изображений заключается в классификации изображений на основе предопределённых меток и категорий после анализа и интерпретации визуального контента для получения осмысленной информации. Например, когда оно реализовано правильно, алгоритм распознавания изображений может идентифицировать и пометить собаку на изображении.

Как Работает Распознавание Изображений?

Основательно, алгоритм распознавания изображений обычно использует модели машинного обучения и глубокого обучения для идентификации объектов, анализируя каждый отдельный пиксель в изображении. Алгоритм распознавания изображений подается как можно большим количеством помеченных изображений для обучения модели на распознавание объектов в изображениях.

Процесс распознавания изображений обычно состоит из следующих трёх шагов.

Сбор и Помечение Данных

Первый шаг – собрать и пометить набор данных с изображениями. Например, изображение с машиной на нём должно быть помечено как «машина». Обычно, чем больше набор данных, тем лучше результаты.

Обучение Нейронных Сетей на Наборе Данных

Как только изображения были помечены, они подаются в нейронные сети для обучения на изображениях. Разработчики обычно предпочитают использовать Свёрточные Нейронные Сети или CNN для распознавания изображений, поскольку модели CNN способны обнаруживать признаки без дополнительного человеческого ввода.

Тестирование и Предсказание

После того, как модель обучается на наборе данных, ей подаётся «Тестовый» набор данных, содержащий не виденные изображения для проверки результатов. Модель использует свои знания из тестового набора данных для предсказания объектов или закономерностей, присутствующих в изображении, и попытается распознать объект.

Что такое Компьютерное Зрение?

Компьютерное Зрение – это ветвь современного искусственного интеллекта, позволяющая компьютерам идентифицировать или распознавать закономерности или объекты в цифровых средствах массовой информации, включая изображения и видео. Модели Компьютерного Зрения могут анализировать изображение для распознавания или классификации объекта в изображении и также реагировать на эти объекты.

Основная цель модели Компьютерного Зрения идёт дальше, чем просто обнаружение объекта в изображении, она также взаимодействует и реагирует на объекты. Например, на изображении ниже, модель Компьютерного Зрения может идентифицировать объект в кадре (скутер), и она также может отслеживать движение объекта в кадре.

Как Работает Компьютерное Зрение?

Алгоритм Компьютерного Зрения работает так же, как и алгоритм распознавания изображений, используя модели машинного обучения и глубокого обучения для обнаружения объектов в изображении, анализируя каждый отдельный пиксель в изображении. Работа алгоритма Компьютерного Зрения можно суммировать в следующих шагах.

Сбор и Предварительная Обработка Данных

Первый шаг – собрать достаточное количество данных, которое может включать изображения, GIF, видео или прямые трансляции. Данные затем предварительно обрабатываются для удаления любого шума или нежелательных объектов.

Извлечение Признаков

Тренировочные данные затем подаются в модель Компьютерного Зрения для извлечения соответствующих признаков из данных. Модель затем обнаруживает и локализует объекты в данных и классифицирует их в соответствии с предопределёнными метками или категориями.

Семантическая Сегментация и Анализ

Изображение затем сегментируется на разные части, добавляя семантические метки к каждому отдельному пикселю. Данные затем анализируются и обрабатываются в соответствии с требованиями задачи.

Распознавание Изображений v/s Компьютерное Зрение: Как Они Различаются?

Хотя распознавание изображений и Компьютерное Зрение функционируют на одной и той же базовой принципе идентификации объектов, они различаются по объёму и целям, уровню анализа данных и используемым методам. Давайте обсудим каждый из них индивидуально.

Объём и Цели

Основная цель распознавания изображений – идентифицировать и категоризировать объекты или закономерности в изображении. Основная цель – обнаружить или распознать объект в изображении. С другой стороны, Компьютерное Зрение направлено на анализ, идентификацию или распознавание закономерностей или объектов в цифровых средствах массовой информации, включая изображения и видео. Основная цель – не только обнаружить объект в кадре, но и реагировать на него.

Уровень Анализа

Наиболее значительная разница между распознаванием изображений и анализом данных заключается в уровне анализа. В распознавании изображений модель занимается только обнаружением объекта или закономерности в изображении. С другой стороны, модель Компьютерного Зрения не только направлена на обнаружение объекта, но также пытается понять содержание изображения и определить пространственное расположение.

Например, на изображении выше, модель распознавания изображений может проанализировать изображение только для обнаружения мяча, биты и ребёнка в кадре. Между тем, модель Компьютерного Зрения может проанализировать кадр, чтобы определить, попадает ли мяч в биту, или попадает ли он в ребёнка, или промахивается мимо всех.

Сложность

Алгоритмы распознавания изображений обычно тенденцию быть проще, чем их аналоги в Компьютерном Зрении. Это связано с тем, что распознавание изображений обычно развертывается для идентификации простых объектов в изображении и поэтому полагается на методы, такие как глубокое обучение и свёрточные нейронные сети (CNN) для извлечения признаков.

Модели Компьютерного Зрения обычно более сложны, поскольку они обнаруживают объекты и реагируют на них не только в изображениях, но и в видео и прямых трансляциях. Модель Компьютерного Зрения обычно представляет собой комбинацию методов, таких как распознавание изображений, глубокое обучение, распознавание закономерностей, семантическая сегментация и многое другое.

Распознавание Изображений Vs. Компьютерное Зрение: Являются Ли Они Похожими?

Несмотря на их различия, распознавание изображений и Компьютерное Зрение имеют некоторые сходства, и можно сказать, что распознавание изображений является подмножеством Компьютерного Зрения. Важно понять, что обе эти области сильно полагаются на методы машинного обучения и используют существующие модели, обученные на помеченных наборах данных, для идентификации и обнаружения объектов в изображении или видео.

Окончательные Мысли

Чтобы суммировать, распознавание изображений используется для конкретной задачи идентификации и обнаружения объектов в изображении. Компьютерное Зрение идёт дальше и интерпретирует визуальные данные в кадре.