Nhận dạng Hình ảnh Vs. Thị giác Máy tính: Những Khác Biệt Là Gì?

 Trong ngành Trí tuệ Nhân tạo và Học máy hiện nay, “Nhận dạng Hình ảnh” và “Thị giác Máy tính” là hai xu hướng nóng nhất. Cả hai lĩnh vực này đều liên quan đến việc làm việc với việc xác định các đặc điểm hình ảnh, đó là lý do tại sao hầu hết thời gian, các thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau. Mặc dù có một số điểm tương đồng, nhưng cả thị giác máy tính và nhận dạng hình ảnh đều đại diện cho các công nghệ, khái niệm và ứng dụng khác nhau. 

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ so sánh Thị giác Máy tính & Nhận dạng Hình ảnh bằng cách đi sâu vào các điểm khác biệt, tương đồng và phương pháp được sử dụng. Vậy hãy bắt đầu. 

Nhận dạng Hình ảnh là gì?

Nhận dạng Hình ảnh là một nhánh trong trí tuệ nhân tạo hiện đại cho phép máy tính xác định hoặc nhận dạng các mẫu hoặc đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Nhận dạng Hình ảnh cung cấp cho máy tính khả năng xác định đối tượng, người, địa điểm và văn bản trong bất kỳ hình ảnh nào. 

Mục tiêu chính của việc sử dụng Nhận dạng Hình ảnh là phân loại hình ảnh dựa trên các nhãn và danh mục được định nghĩa trước sau khi phân tích và giải thích nội dung hình ảnh để học thông tin có ý nghĩa. Ví dụ, khi được thực hiện đúng, thuật toán nhận dạng hình ảnh có thể xác định và gắn nhãn cho con chó trong hình ảnh. 

Nhận dạng Hình ảnh hoạt động như thế nào?

Về cơ bản, thuật toán nhận dạng hình ảnh thường sử dụng các mô hình học máy và học sâu để xác định đối tượng bằng cách phân tích từng pixel riêng lẻ trong hình ảnh. Thuật toán nhận dạng hình ảnh được cung cấp càng nhiều hình ảnh được gắn nhãn càng tốt trong một nỗ lực để đào tạo mô hình để nhận dạng đối tượng trong hình ảnh. 

Quá trình nhận dạng hình ảnh thường bao gồm các bước sau. 

Tập hợp và Dữ liệu

Bước đầu tiên là tập hợp và gắn nhãn một tập dữ liệu với hình ảnh. Ví dụ, một hình ảnh có một chiếc xe hơi trong đó phải được gắn nhãn là một “xe hơi”. Generally, dữ liệu càng lớn, kết quả càng tốt. 

Đào tạo Mạng nơ-ron trên Dữ liệu

Khi hình ảnh đã được gắn nhãn, chúng sẽ được cung cấp cho mạng nơ-ron để đào tạo trên hình ảnh. Các nhà phát triển thường thích sử dụng Mạng nơ-ron Lồi hoặc CNN cho nhận dạng hình ảnh vì mô hình CNN có khả năng phát hiện tính năng mà không cần thêm đầu vào của con người. 

Thử nghiệm & Dự đoán

Sau khi mô hình được đào tạo trên dữ liệu, nó sẽ được cung cấp một tập dữ liệu “Thử nghiệm” chứa hình ảnh chưa được xem để xác minh kết quả. Mô hình sẽ sử dụng kiến thức của nó từ tập dữ liệu thử nghiệm để dự đoán đối tượng hoặc mẫu hiện diện trong hình ảnh và cố gắng nhận dạng đối tượng. 

Thị giác Máy tính là gì?

Thị giác Máy tính là một nhánh trong trí tuệ nhân tạo hiện đại cho phép máy tính xác định hoặc nhận dạng các mẫu hoặc đối tượng trong phương tiện kỹ thuật số bao gồm hình ảnh và video. Các mô hình Thị giác Máy tính có thể phân tích hình ảnh để nhận dạng hoặc phân loại đối tượng trong hình ảnh và cũng phản ứng với các đối tượng. 

Mục tiêu chính của mô hình thị giác máy tính vượt xa việc chỉ phát hiện đối tượng trong hình ảnh, nó cũng tương tác và phản ứng với các đối tượng. Ví dụ, trong hình ảnh dưới đây, mô hình thị giác máy tính có thể xác định đối tượng trong khung (một xe tay ga), và nó cũng có thể theo dõi chuyển động của đối tượng trong khung. 

Thị giác Máy tính hoạt động như thế nào?

Thuật toán thị giác máy tính hoạt động giống như thuật toán nhận dạng hình ảnh, bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và học sâu để phát hiện đối tượng trong hình ảnh bằng cách phân tích từng pixel riêng lẻ trong hình ảnh. Hoạt động của thuật toán thị giác máy tính có thể được tóm tắt trong các bước sau. 

Thu thập và Xử lý Dữ liệu

Bước đầu tiên là thu thập một lượng dữ liệu đủ để bao gồm hình ảnh, GIF, video hoặc luồng trực tiếp. Dữ liệu sau đó được xử lý để loại bỏ bất kỳ tiếng ồn hoặc đối tượng không mong muốn. 

Trích xuất Tính năng

Dữ liệu đào tạo sau đó được cung cấp cho mô hình thị giác máy tính để trích xuất các tính năng liên quan từ dữ liệu. Mô hình sau đó phát hiện và định vị các đối tượng trong dữ liệu và phân loại chúng theo các nhãn hoặc danh mục được định nghĩa trước. 

Phân đoạn và Phân tích Nghĩa

Hình ảnh sau đó được phân đoạn thành các phần khác nhau bằng cách thêm các nhãn nghĩa vào từng pixel riêng lẻ. Dữ liệu sau đó được phân tích và xử lý theo yêu cầu của nhiệm vụ. 

Nhận dạng Hình ảnh v/s Thị giác Máy tính: Chúng khác nhau như thế nào?

Mặc dù cả nhận dạng hình ảnh và thị giác máy tính hoạt động trên cùng một nguyên tắc cơ bản là xác định đối tượng, chúng khác nhau về phạm vi và mục tiêu, mức độ phân tích dữ liệu và kỹ thuật được sử dụng. Hãy thảo luận về từng điểm khác biệt. 

Phạm vi và Mục tiêu

Mục tiêu chính của nhận dạng hình ảnh là xác định và phân loại đối tượng hoặc mẫu trong hình ảnh. Mục tiêu chính là phát hiện hoặc nhận dạng đối tượng trong hình ảnh. Mặt khác, thị giác máy tính nhằm phân tích, xác định hoặc nhận dạng mẫu hoặc đối tượng trong phương tiện kỹ thuật số bao gồm hình ảnh và video. Mục tiêu chính là không chỉ phát hiện đối tượng trong khung, mà còn phản ứng với chúng.  

Mức độ Phân tích

Sự khác biệt quan trọng nhất giữa nhận dạng hình ảnh và phân tích dữ liệu là mức độ phân tích. Trong nhận dạng hình ảnh, mô hình chỉ quan tâm đến việc phát hiện đối tượng hoặc mẫu trong hình ảnh. Ngược lại, mô hình thị giác máy tính không chỉ nhằm phát hiện đối tượng, mà còn cố gắng hiểu nội dung của hình ảnh và xác định sự sắp xếp không gian. 

Ví dụ, trong hình ảnh trên, mô hình nhận dạng hình ảnh có thể chỉ phân tích hình ảnh để phát hiện một quả bóng, một cây gậy và một đứa trẻ trong khung. Trong khi đó, mô hình thị giác máy tính có thể phân tích khung để xác định xem quả bóng có va vào cây gậy, hay có va vào đứa trẻ, hay không va vào bất kỳ thứ gì. 

Độ phức tạp

Thuật toán nhận dạng hình ảnh thường đơn giản hơn so với các thuật toán thị giác máy tính. Đó là vì nhận dạng hình ảnh thường được triển khai để xác định các đối tượng đơn giản trong hình ảnh, và do đó, chúng dựa vào các kỹ thuật như học sâu và mạng nơ-ron lồi (CNN) để trích xuất tính năng. 

Mô hình thị giác máy tính thường phức tạp hơn vì chúng không chỉ phát hiện đối tượng trong hình ảnh, mà còn phản ứng với chúng trong video và luồng trực tiếp. Mô hình thị giác máy tính thường là sự kết hợp của các kỹ thuật như nhận dạng hình ảnh, học sâu, nhận dạng mẫu, phân đoạn nghĩa và nhiều hơn nữa. 

Nhận dạng Hình ảnh Vs. Thị giác Máy tính: Chúng có tương đồng không?

Mặc dù có sự khác biệt, cả nhận dạng hình ảnh và thị giác máy tính đều có một số điểm tương đồng, và có thể nói rằng nhận dạng hình ảnh là một tập con của thị giác máy tính. Điều quan trọng là phải hiểu rằng cả hai lĩnh vực này đều phụ thuộc nặng vào các kỹ thuật học máy, và chúng sử dụng các mô hình hiện có được đào tạo trên tập dữ liệu được gắn nhãn để xác định và phát hiện đối tượng trong hình ảnh hoặc video. 

Lời kết

Tóm lại, nhận dạng hình ảnh được sử dụng cho nhiệm vụ cụ thể là xác định và phát hiện đối tượng trong hình ảnh. Thị giác máy tính đưa nhận dạng hình ảnh lên một bước进一步, và giải thích dữ liệu hình ảnh trong khung.