Riconoscimento immagini

Metodi di riconoscimento nell’elaborazione di immagini

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).

Digit classification using hHistogram of oOriented gGradients (HOG) feature extraction of image and SVMs.

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.

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™.

Vedere anche: ricostruzione immagini, trasformazione immagini, miglioramento immagini, segmentazione immagini, elaborazione immagini e visione artificiale, MATLAB e OpenCV, Rilevazione oggetti, Riconoscimento oggetti, Estrazione di caratteristiche, Visione stereo, Flusso ottico, RANSAC, riconoscimento pattern, deep learning