Il riconoscimento di immagini è il processo di identificazione e rilevazione di un oggetto o di una caratteristica in un’immagine o video digitale. Questo concetto viene utilizzato in molte applicazioni quali l’automazione di fabbrica, il monitoraggio al casello e la sorveglianza di sicurezza. Algoritmi tipici di riconoscimento immagini includono:
- Riconoscimento ottico dei caratteri
- Confronto di pattern e di gradiente
- Riconoscimento facciale
- Confronto targhe
- Rilevazione di cambio di scena
Le applicazioni specifiche per il riconoscimento immagini includono la classificazione di cifre mediante le funzionalità HOG e un classificatore SVM (Figura 1).
Figura 1. Classificazione di cifre mediante l’estrazione di caratteristiche dell’immagine (in alto) con l’Istogramma di gradienti orientati (HOG) e SVM. Vedi questo esempio per il codice sorgente e per una spiegazione.
La correlazione incrociata può essere usata per il confronto di pattern e l’individuazione del target, come mostrato nella Figura 2.
Figura 2. Utilizzo della correlazione incrociata normalizzata per il riconoscimento di chip specifici in una scheda a circuito. Vedi l’esempio per maggiori dettagli.
Un approccio efficiente al riconoscimento di immagini prevede l’utilizzo di un ambiente di calcolo tecnico per l’analisi di dati, la visualizzazione e lo sviluppo di algoritmi.
Per maggiori informazioni, vedi Computer Vision Toolbox™.
