I computer possono "vedere" volti e altri oggetti attraverso un processo chiamato riconoscimento delle immagini. Ciò comporta l’utilizzo di tecniche matematiche per analizzare le immagini digitali e identificare modelli e caratteristiche al loro interno.

Un approccio comune al riconoscimento delle immagini è il rilevamento degli oggetti, che prevede l'identificazione di oggetti specifici all'interno di un'immagine. Questo viene in genere fatto utilizzando una tecnica chiamata reti neurali convoluzionali (CNN), un tipo di algoritmo di deep learning progettato specificamente per riconoscere modelli nelle immagini.

In una CNN, l'immagine viene prima divisa in regioni più piccole e ciascuna regione viene analizzata da una serie di filtri. Questi filtri sono progettati per identificare caratteristiche specifiche, come bordi, angoli e trame. L'output dei filtri viene quindi fatto passare attraverso una serie di livelli di pooling, che riducono la dimensionalità dei dati e facilitano l'identificazione dei modelli.

Dopo gli strati di pooling, i dati vengono fatti passare attraverso uno strato completamente connesso, che è uno strato di rete neurale tradizionale che combina le caratteristiche identificate dagli strati convoluzionali e classifica l'immagine. L'output del livello completamente connesso è un vettore di probabilità, che indica la probabilità che l'immagine contenga un oggetto specifico.

Addestrando la CNN su un ampio set di dati di immagini etichettate con gli oggetti corrispondenti, è possibile insegnare al computer a riconoscere oggetti specifici nelle nuove immagini.

Un altro approccio al riconoscimento delle immagini è il riconoscimento facciale, che prevede l'identificazione di volti specifici all'interno di un'immagine. Questo viene in genere fatto utilizzando una tecnica chiamata Eigenfaces, che prevede la creazione di una serie di immagini di base che rappresentano le caratteristiche principali di un volto.

Per identificare un volto in una nuova immagine, l'immagine viene prima proiettata sulle immagini di base e il vettore risultante viene confrontato con i vettori dei volti noti. Il volto con il vettore più simile viene quindi identificato come la corrispondenza più probabile.

Il riconoscimento delle immagini è un campo in rapido sviluppo e nuove tecniche vengono costantemente sviluppate per migliorare l’accuratezza e l’efficienza del riconoscimento di oggetti e volti. Queste tecniche sono utilizzate in un'ampia varietà di applicazioni, come sistemi di sicurezza, imaging medico e veicoli autonomi.