Розпізнавання зображень проти комп’ютерного зору: які відмінності?

У сучасній галузі штучного інтелекту та машинного навчання “розпізнавання зображень” та “комп’ютерний зір” – два з найбільш популярних напрямків. Обидва ці напрямки включають роботу з ідентифікацією візуальних ознак, що є причиною того, що ці терміни часто використовуються взаємозамінно. 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 – це галузь сучасного штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам ідентифікувати або розпізнавати закономірності чи об’єкти на цифрових зображеннях. Розпізнавання зображень надає комп’ютерам можливість ідентифікувати об’єкти, людей, місця та тексти на будь-якому зображенні.

Основна мета використання розпізнавання зображень – класифікувати зображення на основі попередньо визначених міток та категорій після аналізу та інтерпретації візуального вмісту для отримання корисної інформації. Наприклад, якщо алгоритм розпізнавання зображень реалізований правильно, він може ідентифікувати та позначити собаку на зображенні.

Як працює розпізнавання зображень?

Основоположно, алгоритм розпізнавання зображень загалом використовує моделі машинного навчання та глибокого навчання для ідентифікації об’єктів шляхом аналізу кожного окремого пікселя на зображенні. Алгоритм розпізнавання зображень надходить якомога більше позначених зображень для навчання моделі на зображеннях.

Процес розпізнавання зображень загалом складається з трьох наступних кроків.

Збір та позначення даних

Перший крок – збір та позначення набору даних із зображеннями. Наприклад, зображення з машиною повинно бути позначено як “автомобіль”. Зазвичай, чим більший набір даних, тим кращі результати.

Навчання нейронних мереж на наборі даних

Після того, як зображення позначені, вони подаються до нейронних мереж для навчання на зображеннях. Розробники зазвичай віддають перевагу використанню конвольційних нейронних мереж або CNN для розпізнавання зображень, оскільки моделі CNN здатні виявляти ознаки без додаткової участі людини.

Тестування та прогнозування

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

Що таке комп’ютерний зір?

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

Основна мета моделі комп’ютерного зору йде далі, ніж просто виявлення об’єкта на зображенні, вона також взаємодіє та реагує на ці об’єкти. Наприклад, на зображенні нижче, модель комп’ютерного зору може ідентифікувати об’єкт у кадрі (скутер), і вона також може 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 глибокого навчання для виявлення об’єктів шляхом аналізу кожного окремого пікселя на зображенні. Робота алгоритму комп’ютерного зору можна підсумувати у наступних кроках.

Збір даних та попередня обробка

Перший крок – збір достатньої кількості даних, які можуть включати зображення, GIF, відео чи прямої трансляції. Дані потім обробляються для видалення будь-якого шуму або нежаданих об’єктів.

Видалення ознак

Тренувальні дані подаються до моделі комп’ютерного зору для видалення відповідних ознак з даних. Модель потім виявляє та локалізує об’єкти у даних та класифікує їх згідно з попередньо визначеними мітками або категоріями.

Семантична сегментація та аналіз

Зображення потім сегментується на різні 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 обидва 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

Основна мета розпізнавання зображень – ідентифікувати та класифікувати об’єкти чи закономірності у зображенні. Основна мета – виявити чи розпізнати об’єкт у зображенні. З іншого боку, комп’ютерний зір спрямований на аналіз, ідентифікацію чи розпізнавання закономірностей чи об’єктів на цифрових носіях, включаючи зображення та відео. Основна мета – не тільки виявити об’єкт у кадрі, але також реагувати на нього.

Рівень аналізу

Найбільш суттєва різниця між розпізнаванням зображень та аналізом даних полягає в рівні аналізу. У розпізнаванні зображень модель зайнята лише виявленням об’єкта чи закономірностей у зображенні. З іншого боку, модель комп’ютерного зору не тільки спрямована на виявлення об’єкта, але також намагається зрозуміти вміст зображення та ідентифікувати просторову організацію.

Наприклад, на зображенні вище, модель розпізнавання зображень може лише проаналізувати зображення для виявлення м’яча, бити та дитини у 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 промахується повністю.

Складність

Алгоритми розпізнавання зображень загалом схильні бути простішими, ніж їхні аналоги комп’ютерного зору. Це відбувається через те, що розпізнавання зображень зазвичай використовується для ідентифікації простих об’єктів у зображенні, і тому вони покладаються на техніки, такі як глибоке навчання та конвольюційні нейронні мережі (CNN) для видалення ознак.

Моделі комп’ютерного зору загалом складніші, оскільки вони виявляють об’єкти та реагують на них не тільки у зображеннях, але також у відео та прямій трансляції. Модель комп’ютерного зору загалом являє собою комбінацію технік, таких як розпізнавання зображень, глибоке 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. Це важливо зрозуміти, що обидві ці галузі сильно залежать від технік машинного навчання, і вони використовують існуючі моделі, навчені на позначених даних, для ідентифікації та виявлення об’єктів у зображенні чи відео.

Остатні думки

Підводячи підсумки, розпізнавання зображень використовується для конкретної задачі ідентифікації та виявлення об’єктів у зображенні. Комп’ютерний зір розширює розпізнавання зображень, інтерпретуючи візуальні дані у кадрі.