Computer Vision AI
Computer Vision: di cosa si tratta?
La Computer Vision è un campo dell’intelligenza artificiale che si concentra sul consentire ai computer di vedere, comprendere e interpretare il mondo visivo. Implica lo sviluppo di algoritmi e sistemi in grado di elaborare, analizzare e comprendere automaticamente i dati visivi del mondo che ci circonda, come immagini e video.
La visione artificiale ha una vasta gamma di applicazioni, tra cui analisi di immagini e video, riconoscimento e tracciamento di oggetti, riconoscimento facciale e robotica. È un campo interdisciplinare che attinge dall’informatica, dall’ingegneria elettrica e da altre discipline.
Alcuni dei compiti chiave che i sistemi di visione artificiale sono progettati per eseguire includono:
- Analisi di immagini e video: comporta l’analisi e l’interpretazione del contenuto di immagini e video, come l’identificazione di oggetti, persone e altre caratteristiche.
- Riconoscimento e tracciamento degli oggetti: comporta il rilevamento e l’identificazione di oggetti in un’immagine o in un video e il loro monitoraggio mentre si muovono.
- Riconoscimento facciale: comporta il rilevamento e l’identificazione di volti in immagini e video e la loro corrispondenza con un database di volti noti.
- Robotica: la visione artificiale viene utilizzata nella robotica per consentire ai robot di percepire e comprendere l’ambiente circostante e di prendere decisioni sulla base di queste informazioni.
Nel complesso, l’obiettivo della visione artificiale è consentire ai computer di interpretare e comprendere i dati visivi in un modo simile a come fanno gli esseri umani, consentendo loro di eseguire attività che richiedono percezione e comprensione visiva.
Come funziona la visione artificiale?
Esistono molti approcci diversi per implementare la visione artificiale e le tecniche e gli algoritmi specifici utilizzati possono variare a seconda dell’attività da svolgere. Tuttavia, ci sono alcuni passaggi e principi generali che vengono comunemente seguiti durante la progettazione e l’implementazione di un sistema di visione artificiale.
Pre-elaborazione: il primo passo in molti sistemi di visione artificiale è la pre-elaborazione dei dati visivi. Ciò può comportare attività come il ridimensionamento o il ritaglio dell’immagine, la regolazione del colore o del contrasto o la rimozione del rumore o di altre distrazioni.
Estrazione delle caratteristiche: dopo che i dati visivi sono stati pre-elaborati, il passaggio successivo consiste spesso nell’estrarre le caratteristiche dai dati. Ciò comporta l’identificazione e l’estrazione di caratteristiche o modelli importanti nei dati che sono rilevanti per l’attività da svolgere. Ad esempio, nel riconoscimento degli oggetti, le caratteristiche potrebbero includere bordi, angoli o altre forme o motivi distintivi.
Analisi delle caratteristiche: dopo che le caratteristiche rilevanti sono state estratte, vengono in genere analizzate ed elaborate in qualche modo per estrarre informazioni aggiuntive o per renderle più utili per l’attività da svolgere. Ciò potrebbe comportare tecniche come clustering, riduzione della dimensionalità o classificazione.
Processo decisionale: infine, le funzionalità elaborate vengono utilizzate per prendere una decisione o intraprendere un’azione. Ad esempio, nel riconoscimento degli oggetti, le caratteristiche potrebbero essere utilizzate per classificare l’oggetto come appartenente a una particolare categoria, come “cane” o “gatto”. Nella robotica, le funzionalità potrebbero essere utilizzate per guidare i movimenti del robot o per prendere decisioni su come interagire con l’ambiente.
Nel complesso, l’obiettivo di questi passaggi è consentire al sistema di visione artificiale di interpretare e comprendere i dati visivi in modo rilevante per l’attività da svolgere e di utilizzare questa comprensione per prendere decisioni o intraprendere azioni.
Quali sono le applicazioni della computer vision?
La visione artificiale ha una vasta gamma di applicazioni in vari campi e settori. Alcune delle aree principali in cui viene utilizzata la visione artificiale includono:
- Analisi di immagini e video: la visione artificiale è ampiamente utilizzata per analizzare e interpretare il contenuto di immagini e video. Ciò include attività come il riconoscimento e il tracciamento di oggetti, il riconoscimento facciale e la comprensione della scena.
- Robotica: la visione artificiale è una parte essenziale di molte applicazioni di robotica, consentendo ai robot di percepire e comprendere l’ambiente circostante e di prendere decisioni sulla base di queste informazioni. Questo può essere utilizzato in attività come la navigazione, la manipolazione e l’ispezione.
- Imaging medico: la visione artificiale viene utilizzata nell’imaging medico per assistere con compiti come la diagnosi e la pianificazione del trattamento. Può anche essere utilizzato per analizzare e interpretare immagini mediche, come raggi X o scansioni TC.
- Sorveglianza: la visione artificiale viene utilizzata nei sistemi di sorveglianza per rilevare e tracciare automaticamente oggetti o persone e per avvisare le autorità di potenziali minacce o anomalie.
- Realtà aumentata e virtuale: la visione artificiale viene utilizzata nei sistemi di realtà aumentata e virtuale per consentire al sistema di comprendere e interpretare l’ambiente dell’utente e per fornire un’esperienza realistica e coinvolgente.
- Veicoli a guida autonoma: la visione artificiale è una componente essenziale dei veicoli a guida autonoma, poiché consente loro di percepire e comprendere l’ambiente circostante e di prendere decisioni su come navigare e interagire con altri veicoli e pedoni.
- Ispezione industriale: la visione artificiale viene utilizzata nell’ispezione industriale per automatizzare il processo di ispezione di prodotti e componenti per difetti o anomalie.
Nel complesso, le applicazioni della visione artificiale sono diverse e continuano a crescere man mano che il campo si sviluppa e avanza.