Riconoscimento immagini

Come funziona

Tecniche di Image Recognition

Esistono tanti metodi per effettuare l’Image Recognition, tra cui le tecniche di Machine Learning e di Deep Learning. La tecnica da usare dipende dall’applicazione ma, in generale, più il problema è complesso, più si propende a fare uso delle tecniche di Deep Learning.

Image Recognition mediante Deep Learning

Un approccio all’Image Recognition basato sul Deep Learning può prevedere l’uso di una rete neurale convoluzionale per apprendere automaticamente delle feature rilevanti dalle immagini campione e individuare automaticamente tali feature nelle nuove immagini.

Tipico workflow di Deep Learning per l’Image Recognition:

Le tecniche di Deep Learning possono sembrare complicate, ma degli esempi semplici sono un ottimo modo per iniziare e capire più approfonditamente questa tecnologia.

Suggerimento: le tecniche di Deep Learning sono molto utilizzate nell’Image Recognition in quanto consentono di ottenere risultati robusti e altamente precisi. Il Deep Learning tende a funzionare meglio con un numero elevato di dati di addestramento e tecniche quali il transfer learning riescono a semplificare il workflow dell’Image Recognition. Deep Learning Toolbox™ mette a disposizione un framework per progettare e implementare reti neurali profonde con algoritmi, modelli pre-addestrati e app.

Image Recognition mediante Machine Learning

Un approccio all’Image Recognition basato sul Machine Learning prevede l’identificazione e l’estrazione delle feature principali dalle immagini e il loro utilizzo quali input per un modello di Machine Learning.

• Addestramento dei dati: inizia con una raccolta di immagini e inseriscile nelle rispettive categorie associate.
• Estrazione delle feature: seleziona le feature rilevanti in ciascuna immagine. Un algoritmo di estrazione di feature potrebbe estrarre delle feature di bordo o angolo da utilizzare per diversificare le classi nei dati.
• Creazione di un modello di Machine Learning: queste feature vengono aggiunte a un modello di Machine Learning, che le separerà in categorie distinte, per poi utilizzare tali informazioni in fase di analisi e classificazione di nuovi oggetti.

È possibile utilizzare svariati algoritmi di Machine Learning e metodi di estrazione delle feature, che offrono più combinazioni per creare un modello accurato per il riconoscimento degli oggetti.

Suggerimento: l’uso del Machine Learning per il riconoscimento oggetti offre una maggiore flessibilità, in quanto consente di scegliere la combinazione migliore di feature e classificatori per l’apprendimento. È possibile ottenere risultati accurati con un numero minimo di dati. Statistics and Machine Learning Toolbox™ offre funzioni e applicazioni per descrivere, analizzare e modellare i dati.

Image Recognition: Deep Learning e Machine Learning a confronto

Come si fa a sapere quando usare il Deep Learning e quando il Machine Learning per l’Image Recognition? In linea generale, la differenza è che il Machine Learning prevede la scelta manuale delle feature mentre il Deep Learning l’apprendimento automatico.