U trenutnoj industriji veštačke inteligencije i mašinskog učenja, „prepoznavanje slika“(image recognition) i „računarska vizija“(computer vision) su dva od najaktuelnijih trendova. Obe ove oblasti uključuju rad na identifikaciji vizuelnih karakteristika, zbog čega se ovi pojmovi često koriste zamjenjivo. Iako postoje neke sličnosti, računarska vizija i prepoznavanje slika predstavljaju različite tehnologije, koncepte i primene.
U ovom članku, uporedićemo Računarsku viziju i Prepoznavanje slika, istražujući njihove razlike, sličnosti i korišćene metodologije. Pa da krenemo.
Šta je prepoznavanje slika?
Prepoznavanje slika je grana savremene veštačke inteligencije koja omogućava računarima da identifikuju ili prepoznaju obrasce ili objekte u digitalnim slikama. Prepoznavanje slika daje računarima sposobnost da identifikuju objekte, ljude, mesta i tekstove na bilo kojoj slici.
Glavni cilj upotrebe prepoznavanja slika je klasifikacija slika na osnovu unapred definisanih oznaka i kategorija nakon analize i tumačenja vizuelnog sadržaja kako bi se naučile značajne informacije. Na primer, kada se pravilno primeni, algoritam za prepoznavanje slika može identifikovati i označiti psa na slici.
Kako radi prepoznavanje slika?
Fundamentalno, algoritam za prepoznavanje slika obično koristi modele mašinskog učenja i dubokog učenja da identifikuju objekte analizirajući svaki pojedinačni piksel na slici. Proces prepoznavanja slika obično obuhvata sledeće tri koraka.
- Sakupljanje i označavanje podataka: Prvi korak je sakupiti i označiti skup podataka sa slikama. Na primer, slika sa autom se mora označiti kao „auto“. Generalno, što je veći skup podataka, to su bolji rezultati.
- Obuka neuronskih mreža na skupu podataka: Nakon što su slike označene, one se koriste za obuku neuronskih mreža na slikama. Razvojni inženjeri obično preferiraju upotrebu Konvolucionih Neuronskih Mreža ili CNN za prepoznavanje slika jer su CNN modeli sposobni da otkriju karakteristike bez dodatnog ljudskog ulaska.
- Testiranje i predviđanje: Nakon obuke modela na skupu podataka, koristi se „Test“ skup podataka koji sadrži neviđene slike kako bi se proverili rezultati. Model će koristiti svoje naučeno znanje sa testnog skupa podataka da predvidi objekte ili obrasce prisutne na slici i pokuša ih prepoznati.
Šta je računarska vizija?
Računarska Vizija je grana savremene veštačke inteligencije koja omogućava računarima da identifikuju ili prepoznaju obrasce ili objekte u digitalnim medijima, uključujući slike i video zapise. Modeli računarske vizije mogu analizirati sliku da prepoznaju ili klasifikuju objekte unutar slike i takođe reaguju na te objekte.
Glavni cilj modela računarske vizije ide dalje od samo detektovanja objekata unutar slike, oni takođe interaguju i reaguju na te objekte. Na primer, na slici ispod, model računarske vizije može identifikovati objekat u kadru (skuter) i pratiti kretanje objekta unutar kadra.
Kako radi računarska vizija?
Algoritam računarske vizije radi na isti način kao i algoritam za prepoznavanje slika, koristeći tehnike mašinskog učenja i dubokog učenja za detektovanje objekata na slici analizirajući svaki pojedinačni piksel na slici. Rad algoritma računarske vizije može se sažeti u sledeće korake.
- Pribavljanje i predobrada podataka: Prvi korak je prikupiti dovoljno podataka koji mogu sadržavati slike, GIF-ove, video zapise ili live stream-ove. Podaci se zatim predobrade kako bi se uklonili bilo kakvi šumovi ili nepoželjni objekti.
- Ekstrakcija karakteristika: Podaci za obuku se zatim koriste za ekstrakciju relevantnih karakteristika iz podataka. Model zatim detektuje i lokalizuje objekte unutar podataka i klasifikuje ih prema unapred definisanim oznakama ili kategorijama.
- Semantička segmentacija i analiza: Slika se zatim segmentira na različite delove dodavanjem semantičkih oznaka svakom pojedinačnom pikselu. Podaci se zatim analiziraju i obrađuju prema zahtevima zadatka.
Prepoznavanje slika vs. Računarska vizija: Kako se razlikuju?
Iako i prepoznavanje slika i računarska vizija funkcionišu na istom osnovnom principu identifikacije objekata, razlikuju se po obimu i ciljevima, nivou analize podataka i tehnikama koje se koriste. Razmotrimo svaku od njih pojedinačno.
Opseg i ciljevi
Glavni cilj prepoznavanja slika je identifikacija i klasifikacija objekata ili obrazaca unutar slike. Osnovni cilj je otkriti ili prepoznati objekat na slici. Sa druge strane, računarska vizija ima za cilj analiziranje, identifikaciju ili prepoznavanje obrazaca ili objekata u digitalnim medijima, uključujući slike i video zapise. Osnovni cilj nije samo otkriti objekat unutar kadra, već i reagovati na njih.
Nivo analize
Najznačajnija razlika između prepoznavanja slika i računarske vizije je nivo analize. U prepoznavanju slika, model je zainteresovan samo za detektovanje objekta ili obrazaca unutar slike. S druge strane, model računarske vizije ne samo da pokušava da detektuje objekat, već takođe pokušava da razume sadržaj slike i identifikuje prostorni raspored.
Na primer, u gornjoj slici, model za prepoznavanje slika može samo analizirati sliku da bi detektovao loptu, štap i dete u kadru. S druge strane, model računarske vizije može analizirati kadar da bi odredio da li lopta udara u štap, ili da li udara u dete, ili da li promašuje sve zajedno.
Složenost
Algoritmi za prepoznavanje slika obično su jednostavniji od svojih pandana u računarskoj viziji. To je zato što se prepoznavanje slika obično koristi za identifikaciju jednostavnih objekata unutar slike i zato se oslanjaju na tehnike poput dubokog učenja i konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) za ekstrakciju karakteristika.
Modeli računarske vizije obično su složeniji jer detektuju objekte i reaguju na njih ne samo u slikama, već i u video zapisima i live stream-ovima. Model računarske vizije je obično kombinacija tehnika kao što su prepoznavanje slika, duboko učenje, prepoznavanje obrazaca, semantička segmentacija i više.
Prepoznavanje slika vs. Računarska vizija: Da li su slični?
Iako postoje razlike, i prepoznavanje slika i računarska vizija dele neke sličnosti, i može se reći da je prepoznavanje slika podskup računarske vizije. Važno je razumeti da su obe ove oblasti snažno zavisne o tehnikama mašinskog učenja i koriste postojeće modele obučene na označenim skupovima podataka da bi identifikovale i detektovale objekte unutar slika ili video zapisa.
Zaključak
Da sumiramo, prepoznavanje slika se koristi za specifičan zadatak identifikacije i detekcije objekata unutar slike. Računarska vizija ide korak dalje od prepoznavanja slika i tumači vizuelne podatke unutar kadra.
