Nell’attuale settore dell’Intelligenza Artificiale e dell’Apprendimento Automatico, due delle tendenze più in voga sono l’Image Recognition e la Computer Vision. Entrambi questi campi riguardano l’identificazione delle caratteristiche visive, motivo per cui spesso i termini vengono usati in modo intercambiabile. Tuttavia, nonostante alcune somiglianze, rappresentano tecnologie, concetti e applicazioni differenti.
Il riconoscimento delle immagini è un ramo della moderna intelligenza artificiale che consente ai computer di identificare o riconoscere modelli o oggetti nelle immagini digitali. Attraverso l’Image Recognition, i computer acquisiscono la capacità di identificare oggetti, persone, luoghi e testi presenti in un’immagine. Lo scopo principale dell’utilizzo dell’Image Recognition è la classificazione delle immagini in base a etichette e categorie predefinite, ottenute tramite l’analisi e l’interpretazione del contenuto visivo per estrarre informazioni significative. Per esempio, grazie a un algoritmo di riconoscimento delle immagini ben implementato, è possibile identificare ed etichettare correttamente un cane in un’immagine.
Fondamentalmente, un algoritmo di riconoscimento delle immagini si basa su modelli di machine learning e deep learning per identificare gli oggetti, analizzando ogni singolo pixel dell’immagine. L’algoritmo viene addestrato utilizzando il maggior numero possibile di immagini etichettate per apprendere a riconoscere gli oggetti nelle immagini. Il processo di riconoscimento delle immagini comprende generalmente tre passaggi:
- Raccolta dati: In questa fase, si raccoglie un set di dati contenente immagini, ognuna etichettata con informazioni sull’oggetto presente (ad esempio, un’immagine con un’auto etichettata come “auto”).
- Addestramento delle reti neurali sul set di dati: Le immagini etichettate vengono utilizzate per addestrare le reti neurali, spesso utilizzando reti neurali convoluzionali o CNN, che possono rilevare le caratteristiche senza ulteriore input umano.
- Test e previsione: Dopo l’addestramento, viene utilizzato un set di dati di test contenente immagini non viste in precedenza per verificare le prestazioni del modello. Il modello cercherà di prevedere gli oggetti o i modelli presenti nelle nuove immagini.
La Computer Vision, invece, è una branca dell’Intelligenza Artificiale che consente ai computer di identificare o riconoscere modelli o oggetti nei media digitali, inclusi immagini e video. I modelli di Computer Vision possono analizzare un’immagine per riconoscere o classificare gli oggetti presenti e anche reagire ad essi. Il principale obiettivo di un modello di Computer Vision va oltre il semplice rilevamento di oggetti, poiché interagisce e reagisce anche a tali oggetti. Ad esempio, in un’immagine, un modello di Computer Vision può identificare un’automobile e tracciare il suo movimento all’interno del frame successivo.
Il funzionamento di un algoritmo di Computer Vision è simile a quello del riconoscimento delle immagini, in quanto utilizza algoritmi di machine learning e deep learning per rilevare gli oggetti analizzando ogni pixel dell’immagine. I passaggi di un algoritmo di Computer Vision possono essere riassunti come segue:
- Acquisizione e preelaborazione dei dati: Si raccoglie una quantità sufficiente di dati, come immagini, GIF, video o live streaming, che vengono quindi preelaborati per rimuovere rumori o oggetti indesiderati.
- Estrazione delle caratteristiche: I dati di addestramento vengono inviati al modello di Computer Vision per estrarre le caratteristiche rilevanti. Il modello rileva e localizza gli oggetti all’interno dei dati e li classifica secondo etichette o categorie predefinite.
- Segmentazione semantica e analisi: L’immagine viene quindi suddivisa in diverse parti, etichettando ogni singolo pixel in modo semantico. I dati vengono poi analizzati ed elaborati secondo le necessità dell’applicazione.
Sebbene il riconoscimento delle immagini e la Computer Vision condividano alcune somiglianze, come l’identificazione degli oggetti, differiscono in termini di portata, obiettivi, livello di analisi dei dati e tecniche coinvolte. Il riconoscimento delle immagini si concentra sulla classificazione e rilevazione di oggetti all’interno di un’immagine, mentre la Computer Vision va oltre, interagendo e reagendo agli oggetti in media digitali come immagini e video.
In conclusione, sia il riconoscimento delle immagini che la Computer Vision sono fondamentali nel campo dell’Intelligenza Artificiale, e utilizzano tecniche di apprendimento automatico e modelli addestrati su set di dati etichettati per identificare e rilevare oggetti in immagini e video.