Riconoscimento dell’immagine vs Visione artificiale Quali sono le differenze?

Differenze tra riconoscimento dell'immagine e visione artificiale

 Nell’attuale settore dell’Intelligenza Artificiale e dell’Apprendimento Automatico, “Riconoscimento delle Immagini” e “Visione Artificiale” sono due delle tendenze più calde. Entrambi questi campi riguardano l’identificazione delle caratteristiche visive, motivo per cui spesso questi termini vengono usati in modo intercambiabile. Nonostante alcune somiglianze, la visione artificiale e il riconoscimento delle immagini rappresentano tecnologie, concetti ed applicazioni diverse.

In questo articolo, faremo un confronto tra la Visione Artificiale e il Riconoscimento delle Immagini analizzandone le differenze, le somiglianze e le metodologie utilizzate. Quindi cominciamo.

Cosa è il Riconoscimento delle Immagini?

Il Riconoscimento delle Immagini è un ramo dell’intelligenza artificiale moderna che consente ai computer di identificare o riconoscere modelli o oggetti in immagini digitali. Il Riconoscimento delle Immagini dà ai computer la capacità di identificare oggetti, persone, luoghi e testi in qualsiasi immagine.

Lo scopo principale del Riconoscimento delle Immagini è classificare le immagini in base a etichette e categorie predefinite, analizzando e interpretando il contenuto visivo per apprendere informazioni significative. Ad esempio, quando implementato correttamente, l’algoritmo di riconoscimento delle immagini può identificare e etichettare il cane nell’immagine.

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Come funziona il Riconoscimento delle Immagini?

Fondamentalmente, un algoritmo di riconoscimento delle immagini utilizza generalmente modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo per identificare gli oggetti analizzando ogni singolo pixel di un’immagine. L’algoritmo di riconoscimento delle immagini viene alimentato con il maggior numero possibile di immagini etichettate nel tentativo di addestrare il modello a riconoscere gli oggetti nelle immagini.

Il processo di riconoscimento delle immagini generalmente comprende i seguenti tre passaggi.

Raccolta ed Etichettatura dei Dati

Il primo passo consiste nel raccogliere ed etichettare un dataset con le immagini. Ad esempio, un’immagine con una macchina al suo interno deve essere etichettata come “macchina”. In generale, maggiore è il dataset, migliori sono i risultati.

Addestramento delle Reti Neurali sul Dataset

Una volta che le immagini sono state etichettate, vengono fornite alle reti neurali per l’addestramento sulle immagini. I programmatori preferiscono generalmente utilizzare Reti Neurali Convoluzionali o CNN per il riconoscimento delle immagini perché i modelli CNN sono in grado di rilevare caratteristiche senza ulteriori interventi umani.

Test e Predizione

Dopo che il modello si è addestrato sul dataset, viene alimentato con un “dataset di test” che contiene immagini non viste in precedenza per verificare i risultati. Il modello utilizzerà ciò che ha appreso dal dataset di test per predire gli oggetti o i modelli presenti nell’immagine e cercherà di riconoscere l’oggetto.

Cosa è la Visione Artificiale?

La Visione Artificiale è un ramo dell’intelligenza artificiale moderna che consente ai computer di identificare o riconoscere modelli o oggetti nei media digitali, inclusi immagini e video. I modelli di Visione Artificiale non solo possono analizzare un’immagine per riconoscere o classificare un oggetto all’interno di essa, ma anche reagire a tali oggetti.

Lo scopo principale di un modello di visione artificiale va oltre la semplice individuazione di un oggetto in un’immagine, ma è quello di interagire e reagire a tali oggetti. Ad esempio, nell’immagine sottostante, il modello di visione artificiale può non solo identificare l’oggetto nel frame, uno scooter, ma può anche seguire il movimento dell’oggetto all’interno del frame.

Come funziona la Visione Artificiale?

Un algoritmo di visione artificiale funziona esattamente come un algoritmo di riconoscimento delle immagini, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo per rilevare gli oggetti in un’immagine analizzando ogni singolo pixel di un’immagine. Il funzionamento di un algoritmo di visione artificiale può essere riassunto nei seguenti passaggi.

Acquisizione e Preelaborazione dei Dati

Il primo passo consiste nel raccogliere una quantità sufficiente di dati che possono includere immagini, GIF, video o flussi in diretta. I dati vengono quindi preelaborati per rimuovere eventuali rumori o oggetti indesiderati.

Estrazione delle Caratteristiche

I dati di addestramento vengono poi forniti al modello di visione artificiale per estrarre le caratteristiche rilevanti dai dati. Il modello quindi rileva e localizza gli oggetti all’interno dei dati e li classifica in base a etichette o categorie predefinite.

Segmentazione semantica e analisi

L’immagine viene quindi suddivisa in diverse parti aggiungendo etichette semantiche a ciascun singolo pixel. I dati vengono quindi analizzati e elaborati secondo le esigenze del compito.

Riconoscimento immagini vs visione artificiale: in cosa differiscono?

Anche se sia il riconoscimento delle immagini che la visione artificiale funzionano sullo stesso principio di identificazione degli oggetti, differiscono per quanto riguarda il loro campo di applicazione e obiettivi, il livello di analisi dei dati e le tecniche utilizzate. Discutiamoli singolarmente.

Campo di applicazione e obiettivi

L’obiettivo principale del riconoscimento delle immagini è identificare e categorizzare oggetti o modelli all’interno di un’immagine. L’obiettivo primario è rilevare o riconoscere un oggetto all’interno di un’immagine. D’altra parte, la visione artificiale mira ad analizzare, identificare o riconoscere modelli o oggetti nei media digitali, inclusi immagini e video. L’obiettivo principale non è solo rilevare un oggetto all’interno del fotogramma, ma anche reagire ad esso.

Livello di analisi

La differenza più significativa tra il riconoscimento delle immagini e l’analisi dei dati è il livello di analisi. Nel riconoscimento delle immagini, il modello si preoccupa solo di rilevare l’oggetto o i modelli all’interno dell’immagine. D’altra parte, un modello di visione artificiale mira non solo a rilevare l’oggetto, ma cerca anche di capire il contenuto dell’immagine e identificare l’organizzazione spaziale.

Ad esempio, nell’immagine sopra, un modello di riconoscimento delle immagini potrebbe analizzare solo l’immagine per rilevare una palla, un bastone e un bambino nel fotogramma. Mentre un modello di visione artificiale potrebbe analizzare il fotogramma per determinare se la palla colpisce il bastone, se colpisce il bambino o se li manca completamente.

Complessità

Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini tendono ad essere generalmente più semplici rispetto ai loro controparti di visione artificiale. Questo perché il riconoscimento delle immagini viene generalmente utilizzato per identificare oggetti semplici all’interno di un’immagine e quindi si basa su tecniche come il deep learning e le reti neurali convoluzionali (CNN) per l’estrazione delle caratteristiche.

I modelli di visione artificiale sono generalmente più complessi perché rilevano oggetti e reagiscono ad essi non solo in immagini, ma anche in video e in flussi live. Un modello di visione artificiale è generalmente una combinazione di tecniche come il riconoscimento delle immagini, il deep learning, il riconoscimento dei pattern, la segmentazione semantica e altro ancora.

Riconoscimento immagini vs visione artificiale: sono simili?

Nonostante le loro differenze, sia il riconoscimento delle immagini che la visione artificiale condividono anche alcune somiglianze, ed è sicuro dire che il riconoscimento delle immagini è una sottoarea della visione artificiale. È essenziale capire che entrambi questi campi si basano pesantemente sulle tecniche di apprendimento automatico e utilizzano modelli esistenti addestrati su dataset etichettati per identificare e rilevare oggetti all’interno dell’immagine o del video.

Riflessioni finali

Per riassumere, il riconoscimento delle immagini viene utilizzato per il compito specifico di identificare e rilevare oggetti all’interno di un’immagine. La visione artificiale spinge il riconoscimento delle immagini un passo avanti e interpreta i dati visivi all’interno del fotogramma.