Différence entre la Computer Vision & la Reconnaissance d’images

par | Juin 26, 2017 | Computer Vision Basics

econnaissance image pixels

 

La computer vision et la reconnaissance d’images sont deux termes souvent associés et même confondus, alors qu’il existe bien une différence (subtile, mais existante !). Nous avons donc décidé de vous expliquer la nuance entre ces deux notions.

 

La Computer Vision et la Reconnaissance d’images ne sont pas la même chose…enfin presque !

 

Comme nous vous l’avons expliqué dans un précédent article, la computer vision est une branche de l’Intelligence Artificielle. On peut même dire qu’il s’agit des yeux de l’IA. De manière plus technique, la vision par ordinateur est un ensemble de méthodes qui vont permettre l’automatisation de tâches à partir d’une image ou flux vidéo.

Quant à la reconnaissance d’images, elle représente une sous-division de la computer vision. Voici un schéma pour vous aider à comprendre la hiérarchie entre ces différents champs d’étude:

hierarchie computer vision

 

La reconnaissance d’image se définie comme un ensemble de techniques de détection, d’analyse, et d’interprétation d’image pour permettre la réalisation d’une action particulière. Elle fonctionne grâce à un réseau de neurones qui va être entraîné avec un jeu de données annoté.

Le but de la reconnaissance d’images est similaire à celui de la computer vision, c’est-à-dire automatiser la performance d’une tâche. Dans le cadre de la reconnaissance d’images, les tâches sont variées. Cela peut être la labellisation d’une image en fonction de son contenu grâce à des tags, la localisation de l’objet principale d’une image ou encore guider un robot autonome (comme une voiture autonome). On parle alors de classification d’images, de détection d’objets, de segmentation ou encore de tagging (pour en savoir plus, lisez notre article sur la computer vision!).

 

La computer vision ce n’est pas que de la reconnaissance d’images !

 

Comme vous pouvez le voir sur le schéma ci-dessus, la computer vision n’est pas seulement composée de la reconnaissance d’images. En effet, il existe la reconnaissance optique de caractères, la reconnaissance faciale ou la reconnaissance d’iris.

Tout d’abord, la reconnaissance optique de caractère (OCR) peut être plus simplement appelé la reconnaissance de texte. Cet ensemble de procédés va permettre la traduction de textes imprimés,dactylographiés ou manuscrits en fichiers textes informatiques.

Dans un second temps, la reconnaissance faciale correspond à la reconnaissance automatique d’un visage au sein d’une image. Suite à cela, on va être en capacité de déterminer son identité. Ses principales applications sont en vidéo surveillance, en biométrie ou encore en robotique.

Pour finir, la reconnaissance d’iris est une technique de la biométrie qui va elle aussi permettre d’identifier une personne. Cependant, dans ce cas, l’identification se fait seulement grâce à l’iris et non le visage entier. L’iris correspond à la partie colorée de l’oeil, composée de nombreux motifs complexes ce qui la rend unique et propre à une seule personne.

 

La reconnaissance d’images en pratique:

 

Pour illustrer nos explications et vous aider à mieux comprendre l’idée de la reconnaissance d’image, voici un exemple de cas pratique sur lequel nous avons travaillé chez Deepomatic.

La sécurité des utilisateurs au sein de leurs parkings est un mot d’ordre chez Indigo. C’est pourquoi, Deepomatic a développé un système de vidéo surveillance intelligent basé sur la reconnaissance d’image Ce dispositif est capable de détecter des menaces, des occlusions de caméra ou encore des situations d’urgence. En effet, le système a été entraîné à reconnaître des personnes cagoulées, des personnes tenant un objet suspect, des personnes en détresse…

Si le sujet vous intéresse, référez-vous à notre livre blanc “De la vidéo surveillance à la caméra intelligente”.

Cependant, les possibilités d’applications de la reconnaissance d’images ne se limitent pas à ça, il existe un champs de possibilités vastes et ce dans divers industries (automobile, BTP, médicale…)

Pour suivre l’actualité, les challenges et les opportunités autour de la reconnaissance d’images, n’hésitez pas à consulter le Blog Usine Nouvelle d’Augustin Marty, CEO de Deepomatic.

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