Différence entre la vision de l'ordinateur et la reconnaissance des modèles

L'analyse informatique des images et des modèles plus abstraits est une tâche difficile. Ce processus est une étape de bas niveau dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. L'idée est de rechercher des indices visuels sur des images qui aideraient à résoudre certains problèmes. La technologie de vision par ordinateur implique la capture d'images numériques (à l'aide de capteurs d'image), le traitement et l'analyse des images pour acquérir une certaine compréhension de l'entrée visuelle. Pour l'interprétation, la vision informatique est étroitement liée à la reconnaissance des modèles. La reconnaissance des motifs s'apparente étroitement à l'apprentissage automatique. La reconnaissance des modèles est-elle la même que la vision par ordinateur?

Qu'est-ce que la vision informatique?

La vision par ordinateur commence par des images. Il s'agit d'un sous-ensemble d'intelligence artificielle (IA) utilisée pour extraire des informations significatives à partir d'images. Il forme les ordinateurs pour donner un sens au monde visuel. Des progrès remarquables ont été réalisés dans notre compréhension de la vision par ordinateur, et la dernière décennie a été témoin des premiers déploiements à grande échelle de la technologie de vision informatique grand public. Par exemple, la plupart des caméras numériques modernes ont désormais des algorithmes intégrés pour la détection du visage. De repérer les défauts de fabrication aux caisses automatisées dans les magasins de détail modernes, la vision par ordinateur est utilisée dans un large éventail d'industries, plus que vous pourriez vous attendre. La vision par ordinateur est l'une des technologies les plus remarquables de la naissance de l'intelligence artificielle et du monde d'apprentissage en profondeur.

Qu'est-ce que la reconnaissance des modèles?

La reconnaissance des modèles est une méthode d'analyse des données qui reconnaît les modèles et les régularités dans les données en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une étude sur la façon dont les machines peuvent classer les objets en un certain nombre de catégories et de classes. C'est similaire à la façon dont votre cerveau évalue le monde qui vous entoure. Par exemple, lorsque vous faites défiler une multitude de messages sur un site de médias sociaux, vous vous arrêtez soudainement lorsque vous voyez un visage familier. De même, la reconnaissance des modèles est une technologie qui permet aux machines de détecter les dispositions de caractéristiques ou de données qui donnent des informations importantes sur un système donné. Il s'agit d'un processus d'examen des données et d'essayer d'identifier toutes les régularités dans les données. La reconnaissance des modèles est la base de la résolution de problèmes et de la conception d'algorithmes.

Différence entre la vision de l'ordinateur et la reconnaissance des modèles

Champ

- Il n'y a pas de différence fondamentale entre les deux car les deux champs sont associés à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. Tous les algorithmes d'apprentissage automatique recherchent des modèles de données. La vision par ordinateur est l'étude de la façon dont les machines peuvent être formées pour extraire des informations significatives à partir d'images. CV implique la capture, le traitement et l'analyse des images pour l'identification et la classification. La reconnaissance des modèles est davantage un domaine d'apprentissage automatique utilisé pour identifier les modèles et les régularités des données, puis classer les données en fonction des informations obtenues à partir des modèles.

But

- Le but de la vision par ordinateur est de former un ordinateur ou une machine pour comprendre les fonctionnalités reconnaissables dans une image. L'idée est de les faire interpréter et comprendre le monde visuel comme la vision humaine le considère et le comprend. L'objectif est d'identifier et de classer avec précision des objets en fonction des similitudes sur les modèles. La reconnaissance de modèle, en revanche, est utilisée pour extraire des informations utiles à partir d'échantillons donnés, tels que la parole, les images ou un flux de texte. L'idée est d'analyser les données entrantes et d'essayer d'identifier les modèles.

Données

- La vision par ordinateur commence par des images; Il se concentre principalement sur la reconnaissance d'image. Il se concentre sur la reproduction de parties du système de vision humaine et permet aux machines d'obtenir une compréhension de haut niveau des données visuelles, telles que des images ou des vidéos numériques. La reconnaissance des modèles est un concept beaucoup plus large qui implique d'identifier et de comprendre les modèles dans les données. Les entrées de données peuvent être des images, des textes, des vidéos ou des fichiers audio. La reconnaissance des modèles est un élément fondamental de la résolution de problèmes et de la pensée mathématique.

Vision par ordinateur VS. Reconnaissance du modèle: tableau de comparaison

Résumé

La vision par ordinateur implique principalement le traitement et l'analyse des images pour comprendre les fonctionnalités reconnaissables dans les images. Il est utilisé dans un large éventail d'industries pour améliorer l'expérience des consommateurs et réduire les coûts. C'est l'une des technologies les plus remarquables qui naiss de l'intelligence artificielle et du monde d'apprentissage en profondeur. La reconnaissance du modèle est l'identification et la classification des données d'entrée, telles que le texte, la parole et les images, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique par délimitation des modèles dans les données données. La vision par ordinateur traite principalement de données visuelles telles que des images ou des vidéos, tandis que la reconnaissance de modèle traite des fichiers audio, des vidéos, des images, du texte et bien plus encore.

Qu'est-ce que la reconnaissance des modèles dans la vision informatique?

Pour l'interprétation, la vision informatique est étroitement liée à la reconnaissance des modèles. La reconnaissance des modèles consiste à donner aux machines la capacité d'identifier les modèles de données comme le feraient des humains.

À quoi sert la vision par ordinateur pour?

Computer Vision se concentre sur la réplication de parties du système de vision humaine et permet aux machines de gagner une compréhension de haut niveau des données visuelles, telles que des images ou des vidéos numériques. Il est utilisé pour former des machines pour donner un sens aux données visuelles.

CVPR est-il une bonne conférence?

Habituellement tenue en juin, la conférence sur la vision par ordinateur et la reconnaissance des modèles (CPVR) est le premier événement annuel de vision informatique qui est considéré comme l'un des événements les plus importants de son domaine.

La vision de l'ordinateur est-elle précise?

En raison de l'avancement technologique, la dernière décennie a connu un développement massif dans la technologie de vision informatique grand public. La puissance de traitement, la mémoire et la capacité de stockage de l'ordinateur ont considérablement augmenté, tout comme les taux de précision pour l'identification des objets.

Qu'est-ce que la vision informatique et son application?

La vision par ordinateur est un domaine de l'apprentissage automatique et de l'IA qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent être formés pour dériver des informations significatives à partir d'images ou de vidéos numériques. Il est utilisé dans un large éventail de domaines d'application, tels que la reconnaissance du visage, la détection des défauts, la vérification de l'assemblage, la détection des intrus, etc.