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 методологии, используемые. Итак, давайте начнём.

Что такое Распознавание Изображений?

Распознавание Изображений – это ветвь современного искусственного интеллекта, которая позволяет 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?

В основе своей, 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 в попытке обучить модель для распознавания объектов в изображениях.

Процесс распознавания изображений обычно состоит из следующих трёх шагов.

Сбор и пометка данных

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

Обучение нейронных сетей на наборе данных

После того, как 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 особенности без дополнительного человеческого ввода.

Тестирование и прогнозирование

После того, как модель обучается на наборе данных, ей подаётся “тестовый” набор данных, содержащий незнакомые изображения, чтобы проверить результаты. Модель будет использовать свои знания из тестового набора данных для прогнозирования объектов или закономерностей, присутствующих в изображении, и попытается распознать объект.

Что такое Компьютерное Зрение?

Компьютерное Зрение – это ветвь современного искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам идентифицировать или распознавать закономерности или объекты в цифровых средствах массовой информации, включая изображения и видео. Модели компьютерного зрения могут анализировать изображение, чтобы распознавать или классифицировать объект внутри изображения, и также реагировать на эти объекты.

Основная цель модели компьютерного зрения выходит за рамки простого обнаружения объекта внутри изображения; 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 внутри кадра.

Как работает Компьютерное Зрение?

Алгоритм компьютерного зрения работает точно 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 особенностей

Тренировочные данные затем подаются в модель компьютерного зрения для извлечения соответствующих особенностей из данных. Модель затем обнаруживает и локализует объекты внутри данных и классифицирует их в соответствии с предопределёнными метками или категориями.

Семантическая сегментация и анализ

Изображение затем сегментируется на разные части путем добавления семантических меток к каждому отдельному пикселю. Данные затем анализируются и обрабатываются в соответствии с требованиями задачи.

Распознавание Изображений Vs. Компьютерное Зрение: Как Они Дифференцируются?

Хотя распознавание изображений и компьютерное зрение функционируют на одном и том же基本ном 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 внутри изображения. Основная цель – обнаружить или распознать объект внутри изображения. С другой стороны, компьютерное зрение ставит целью анализировать, идентифицировать или распознавать закономерности или объекты в цифровых средствах массовой информации, включая изображения и видео. Основная цель – не только обнаружить объект внутри кадра, но и реагировать на них.

Уровень анализа

Наиболее значительная разница между распознаванием изображений и компьютерным зрением заключается в уровне анализа. В распознавании изображений модель заботится только о обнаружении объекта или закономерности внутри изображения. Напротив, модель компьютерного зрения не только ставит целью обнаружить объект, но также пытается понять содержание изображения и определить пространственное расположение.

Например, на изображении выше, модель распознавания изображений может проанализировать изображение, чтобы обнаружить мяч, биту и ребёнка в кадре. Между тем, модель компьютерного зрения может проанализировать кадр, чтобы определить, попадает ли мяч в биту, или он попадает в ребёнка, или он промахивается мимо всех.

Сложность

Алгоритмы распознавания изображений обычно более просты, чем их аналоги в компьютерном зрении. Это связано с тем, что распознавание изображений обычно развертывается для идентификации простых объектов внутри изображения и, таким образом, полагается на методы, такие как глубокое обучение и свёрточные нейронные сети (CNN) для извлечения особенностей.

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 с уверенностью 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 внутри изображения или видео.

Заключительные Мысли

Подводя итог, распознавание изображений используется для конкретной задачи идентификации и обнаружения объектов внутри изображения. Компьютерное зрение идёт дальше распознавания изображений и интерпретирует визуальные данные внутри кадра.