Розпізнавання зображень проти комп’ютерного зору: Які є відмінності?

 У сучасній галузі штучного інтелекту та машинного навчання “Розпізнавання зображень” та “Комп’ютерний зір” є двома з найбільш популярних тенденцій. Обидва цих напрямки займаються розпізнаванням візуальних характеристик, що є причиною того, що ці терміни часто використовуються як синоніми. Незважаючи на деяку схожість, комп’ютерний зір та розпізнавання зображень представляють різні технології, концепції та застосування. 

У цій статті ми порівнюватимемо комп’ютерний зір та розпізнавання зображень, досліджуючи їх відмінності, схожість та методи, які використовуються. Тому почнімо. 

Що таке Розпізнавання зображень?

Розпізнавання зображень є галуззю сучасного штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам розпізнавати або ідентифікувати закономірності чи об’єкти на цифрових зображеннях. Розпізнавання зображень надає комп’ютерам можливість ідентифікувати об’єкти, людей, місця та тексти на будь-якому зображенні. 

Основною метою використання Розпізнавання зображень є класифікація зображень на основі попередньо визначених міток та категорій після аналізу та інтерпретації візуального вмісту для отримання значущої інформації. Наприклад, якщо алгоритм розпізнавання зображень реалізований правильно, він може ідентифікувати та позначити собаку на зображенні. 

Як працює Розпізнавання зображень?

У основі свого алгоритм розпізнавання зображень一般но використовує моделі машинного навчання та глибинного навчання для ідентифікації об’єктів шляхом аналізу кожного окремого пікселя на зображенні. Алгоритм розпізнавання зображень надходить якомога більше мітованих зображень для навчання моделі розпізнаванню об’єктів на зображенні. 

Процес розпізнавання зображень一般но складається з трьох наступних кроків. 

Збір та мітка даних

Перший крок – зібрати та позначити набір даних із зображеннями. Наприклад, зображення із собакою повинно бути позначено як “собака”. Загалом, чим більший набір даних, тим кращі результати. 

Навчання нейронних мереж на наборі даних

Після того, як зображення були позначені, їх подаються до нейронних мереж для навчання на зображеннях. Розробники一般но віддають перевагу використанню Конволюційних нейронних мереж або CNN для розпізнавання зображень, оскільки моделі CNN здатні виявляти особливості без будь-якого додаткового людського втручання. 

Тестування та передбачення

Після того, як модель навчається на наборі даних, їй подається “Тест” набір даних, який містить невидані зображення для перевірки результатів. Модель використовуватиме свої знання з тестового набору даних для передбачення об’єктів чи закономірностей, присутніх на зображенні, та спробує розпізнати об’єкт. 

Що таке Комп’ютерний зір?

Комп’ютерний зір є галуззю сучасного штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам розпізнавати або ідентифікувати закономірності чи об’єкти на цифрових носіях, включаючи зображення та відео. Моделі комп’ютерного зору можуть аналізувати зображення для розпізнавання чи класифікації об’єктів на зображенні, а також реагувати на ці об’єкти. 

Основною метою моделі комп’ютерного зору є не тільки виявлення об’єкта на зображенні, а й взаємодія з ним. Наприклад, на зображенні нижче модель комп’ютерного зору може ідентифікувати об’єкт у кадрі (скутер), а також відстежувати рух об’єкта у кадрі. 

Як працює Комп’ютерний зір?

Алгоритм комп’ютерного зору працює так само, як і алгоритм розпізнавання зображень, використовуючи моделі машинного навчання та глибинного навчання для виявлення об’єктів на зображенні шляхом аналізу кожного окремого пікселя на зображенні. Робота алгоритму комп’ютерного зору можна підсумувати наступними кроками. 

Збір та попередня обробка даних

Перший крок – зібрати достатню кількість даних, яка може включати зображення, GIF, відео чи живі потоки. Дані потім обробляються для видалення будь-якого шуму чи нежаданих об’єктів. 

Виокремлення особливостей

Тренувальні дані подаються до моделі комп’ютерного зору для виокремлення відповідних особливостей з даних. Модель потім виявляє та локалізує об’єкти у даних, а також класифікує їх згідно з попередньо визначеними мітками чи категоріями. 

Семантична сегментація та аналіз

Зображення потім сегментується на окремі частини шляхом додавання семантичних міток до кожного окремого пікселя. Дані потім аналізуються та обробляються згідно з вимогами завдання. 

Розпізнавання зображень проти Комп’ютерного зору: Як вони відрізняються?

Хоча розпізнавання зображень та комп’ютерний зір працюють на одній і тій же базовій принципі ідентифікації об’єктів, вони відрізняються за своїм обсягом та цілями, рівнем аналізу даних та техніками, які використовуються. Давайте обговоримо кожен з них окремо. 

Обсяг та цілі

Основною метою розпізнавання зображень є ідентифікація та категоризація об’єктів чи закономірностей на зображенні. Основною метою є виявлення об’єкта на зображенні. З іншого боку, комп’ютерний зір спрямований на аналіз, ідентифікацію чи розпізнавання закономірностей чи об’єктів на цифрових носіях, включаючи зображення та відео. Основною метою є не тільки виявлення об’єкта на кадрі, а й взаємодія з ним.  

Рівень аналізу

Найбільш істотна різниця між розпізнаванням зображень та комп’ютерним зором полягає в рівні аналізу. У розпізнаванні зображень модель зайнята лише виявленням об’єкта чи закономірностей на зображенні. З іншого боку, модель комп’ютерного зору не тільки намагається виявити об’єкт, а й зрозуміти вміст зображення, а також ідентифікувати просторове розташування. 

Наприклад, на зображенні вище модель розпізнавання зображень може лише проаналізувати зображення для виявлення м’яча, біти та дитини на кадрі. З іншого боку, модель комп’ютерного зору може проаналізувати кадр для визначення того, чи влучає м’яч у биту, чи влучає у дитину, чи зовсім не влучає. 

Складність

Алгоритми розпізнавання зображень一般но простіші за свої аналоги комп’ютерного зору. Це відбувається через те, що розпізнавання зображень一般но застосовується для ідентифікації простих об’єктів на зображенні, і тому вони покладаються на техніки, такі як глибинне навчання, та конволюційні нейронні мережі (CNN) для виокремлення особливостей. 

Моделі комп’ютерного зору一般но більш складні, оскільки вони виявляють об’єкти та реагують на них не тільки на зображеннях, а й на відео та живих потоках. Модель комп’ютерного зору一般но являє собою комбінацію технік, таких як розпізнавання зображень, глибинне навчання, розпізнавання закономірностей, семантична сегментація та ін. 

Розпізнавання зображень проти Комп’ютерного зору: Чи вони схожі?

Незважаючи на їх відмінності, розпізнавання зображень та комп’ютерний зір мають деяку схожість, і можна сказати, що розпізнавання зображень є підмножиною комп’ютерного зору. Важливо зрозуміти, що обидві ці галузі сильно залежать від технік машинного навчання, і вони використовують існуючі моделі, навчені на мітованих наборах даних, для ідентифікації та виявлення об’єктів на зображенні чи відео. 

Заключні думки

Підсумувавши все, розпізнавання зображень використовується для конкретної задачі ідентифікації та виявлення об’єктів на зображенні. Комп’ютерний зір іде далі розпізнавання зображень та інтерпретує візуальні дані на кадрі.