1. Acquisizione di immagini:
- I computer utilizzano dispositivi come fotocamere o scanner per catturare immagini digitali del mondo reale. Queste immagini sono composte da pixel, ciascuno dei quali rappresenta un valore di colore in una posizione specifica.
2. Preelaborazione delle immagini:
- Prima di elaborare l'immagine, i computer spesso applicano tecniche di preelaborazione per migliorare la qualità dell'immagine e renderla più adatta all'analisi. Ciò può includere la rimozione del rumore, la regolazione del contrasto e il ridimensionamento dell'immagine.
3. Estrazione delle funzionalità:
- I computer utilizzano algoritmi per estrarre dall'immagine le caratteristiche rilevanti per l'attività da svolgere. Nel caso del rilevamento dei volti, queste funzionalità potrebbero includere bordi, angoli e punti di riferimento specifici del viso.
4. Rilevamento oggetti:
- Gli algoritmi di rilevamento degli oggetti utilizzano le funzionalità estratte per identificare la presenza di oggetti specifici all'interno dell'immagine. Ad esempio, un algoritmo di rilevamento dei volti potrebbe cercare modelli che somigliano a caratteristiche facciali come occhi, naso e bocca.
5. Riconoscimento degli oggetti:
- Una volta rilevati gli oggetti, i computer utilizzano algoritmi di riconoscimento per identificare il tipo specifico di oggetto. Ciò comporta il confronto delle caratteristiche estratte con rappresentazioni o modelli memorizzati di oggetti conosciuti.
6. Apprendimento automatico e apprendimento profondo:
- Molte attività di visione artificiale, incluso il rilevamento e il riconoscimento di oggetti, si basano su algoritmi di machine learning e deep learning. Questi algoritmi consentono ai computer di apprendere da set di dati di grandi dimensioni e di migliorare le proprie prestazioni nel tempo.
7. Formazione e test:
- Gli algoritmi di visione artificiale vengono addestrati utilizzando set di dati etichettati in cui ciascuna immagine è associata alle informazioni sugli oggetti in essa contenuti. Attraverso la formazione, gli algoritmi imparano a riconoscere i modelli e ad associarli alle etichette corrette.
8. Applicazioni nel mondo reale:
- La visione artificiale ha numerose applicazioni nel mondo reale, tra cui:
- Riconoscimento facciale per la sicurezza e il controllo degli accessi
- Riconoscimento di oggetti per veicoli autonomi
- Imaging e diagnostica medica
- Automazione industriale e controllo qualità
- Robotica e navigazione
- Esperienze di realtà aumentata e realtà virtuale
Combinando algoritmi avanzati, apprendimento automatico e potenza di calcolo, i computer possono elaborare e analizzare le informazioni visive per “vedere” e interpretare il mondo in modi prima impossibili.
