Il sempre crescente interesse, da parte di realtà governative ed industriali, nell’investire in soluzioni di Computer Vision da integrare nei propri sistemi produttivi e operativi per ottimizzarne le diverse fasi di processo è reso evidente dalla valutazione di mercato della computer vision, attestata a 15 miliardi di dollari nel 2022 e che, si prevede, raggiungerà 82,1 miliardi di dollari entro il 2032, con una crescita del 18,7% dal 2023 al 2032. Sebbene le applicazioni industriali siano fortemente richieste, l’intelligenza artificiale trova impiego e notevole seguito in differenti campi di applicazione, dall’automotive al medicale, ma anche e soprattutto nel sociale e nella sicurezza al fine di supportare e affiancare le persone nella vita di tutti i giorni.
All’interno dell’ampio campo di studio dell’intelligenza artificiale (AI), la computer vision identifica la capacità dei computer di analizzare ed estrarre informazioni significative da immagini e video. Gli algoritmi e i modelli sviluppati in questo ambito permettono ai computer di riprodurre funzioni e processi dell’apparato visivo umano. Nonostante questo tipo di algoritmi di intelligenza artificiale esistano in varie forme fin dagli anni ’60, i progressi nel Machine Learning degli ultimi 10 anni, così come i notevoli passi avanti nella memorizzazione dei dati, nelle capacità di calcolo e nei dispositivi di input di alta qualità a basso costo, hanno portato a notevoli miglioramenti nella capacità del software di esplorare questo tipo di contenuti.
Nella computer vision, le elaborazioni coinvolgono contenuti visivi come immagini, video, icone e qualsiasi altra raffigurazione grafica che sia composta da pixel. Sebbene possa sembrare un sistema semplificato per riuscire a riconoscere oggetti, persone o animali all’interno di un’immagine singola o in sequenza (video), la computer vision permette soprattutto di estrarre informazioni utili, a livelli sempre più alti di astrazione e comprensione, affinché vengano ulteriormente elaborate. Nello specifico, si tratta della capacità di estrarre dati significativi ricostruendo un contesto intorno all’immagine.
Per poter funzionare accuratamente, i sistemi di Computer Vision hanno bisogno di essere addestrati con una grande quantità di immagini che, opportunamente etichettate, andranno a costituire il dataset. I modelli di Computer Vision possono effettuare indagini più o meno approfondite su un’immagine, a seconda delle tecniche e delle reti utilizzate, delle caratteristiche immagine e del tipo di task considerato. Applicazioni software di questo tipo permettono di processare immagini o fotogrammi video analizzandone il contenuto mediante algoritmi matematici.
LE FASI DELL’ELABORAZIONE
L’intero processo, piuttosto complesso, inizia dall’acquisizione dell’immagine e il relativo preprocessing per migliorarne la qualità e si conclude con l’interpretazione dei risultati e la conseguente azione. Le due fasi principali intermedie del processo prevedono:
l’estrazione delle caratteristiche, in cui un algoritmo analizza i pixel di un’immagine per identificare le caratteristiche specifiche (valori di colore, forma, struttura) di oggetti o volti all’interno essa; e la classificazione, durante la quale vengono confrontate le caratteristiche estratte dal frame con modelli noti. Se viene superata una determinata soglia tra l’immagine/fotogramma in analisi e uno dei modelli noti, il software restituisce le corrispondenze e “ritaglia” le immagini in regioni o gruppi con proprietà simili.
I TASK EFFETTUABILI
In funzione dell’applicazione che si vuole sviluppare, si può scegliere uno o molteplici tra i possibili task a disposizione. Tra questi, i più utilizzati sono:
-l’Image Classification, ovvero l’analisi del contenuto dell’immagine e attribuzione di un’etichetta;
-l’Object Detection, in cui avviene l’identificazione di una o più entità all’interno di un’immagine; e
-la Semantic Segmentation, ovvero la suddivisione dell’immagine in sezioni.
Con l’evoluzione e il miglioramento di questi modelli, nuovi task come per esempio la Pose Estimation, la Face Recognition, l’Action Recognition e l’Emotion Recognition vengono implementati in applicazioni software, per poter essere integrati in svariate soluzioni tecnologiche ‘intelligenti’.
La computer vision, attraverso l’analisi e l’interpretazione di immagini e video, offre quindi soluzioni sempre più avanzate che spaziano dai settori industriali a quelli sociali e sanitari, promuovendo un impatto significativo sulla qualità della vita e sull’efficienza dei processi aziendali.
Fonte: Tecnopolo Bologna CNR
