Reconhecimento de imagens

Como funciona o reconhecimento de imagens

No seu cerne, o reconhecimento de imagens assenta fortemente na aprendizagem automática (ML), em particular nos algoritmos de aprendizagem profunda (DL). As Redes Neuronais Convolucionais (CNN) são um componente fundamental, concebido para aprender automaticamente e de forma adaptativa hierarquias espaciais de caraterísticas das imagens. O processo envolve normalmente o treino de um modelo em vastos conjuntos de dados de imagens etiquetadas, como o conjunto de dados ImageNet, em que cada imagem é etiquetada com informações sobre o seu conteúdo. Durante o treino, o modelo aprende a associar padrões e caraterísticas visuais específicos a diferentes etiquetas ou categorias. Uma vez treinado, o modelo pode analisar imagens novas e inéditas e prever os objectos ou conceitos nelas presentes.

Distinções de termos relacionados

Embora relacionado com outras tarefas de visão computacional, o reconhecimento de imagens tem nuances específicas:

• Classificação de imagens: Muitas vezes utilizada indistintamente com o reconhecimento de imagens, a classificação centra-se normalmente na atribuição de uma única etiqueta primária a uma imagem inteira (por exemplo, identificar uma imagem como contendo um "gato" ou um "cão"). O reconhecimento de imagens pode, por vezes, implicar uma compreensão mais ampla, como a identificação de vários objectos ou acções dentro da cena. Os modelosYOLO Ultralytics , como o YOLOv11, podem realizar tarefas de classificação de imagens.
• Deteção de objectos: Esta tarefa vai mais longe do que o simples reconhecimento, não só identificando os objectos que estão numa imagem, mas também onde estão localizados, normalmente desenhando caixas delimitadoras à sua volta.
• Segmentação de imagens: Proporciona uma compreensão mais detalhada através da classificação de cada pixel numa imagem para determinar o contorno ou a forma exacta dos objectos, distinguindo entre diferentes instâncias(segmentação de instâncias) ou categorias(segmentação semântica).

Aplicações no mundo real

O reconhecimento de imagens permite uma vasta gama de aplicações em vários sectores:

• Cuidados de saúde: Utilizado na análise de imagens médicas para ajudar os radiologistas a detetar anomalias como tumores ou fracturas em radiografias, tomografias computorizadas e ressonâncias magnéticas, o que pode levar a diagnósticos mais precoces. Por exemplo, os modelos podem ser treinados para tarefas como a deteção de tumores em imagiologia médica.
• Retalho: Permite aplicações como sistemas de checkout automatizados que identificam produtos sem códigos de barras, melhora a gestão do inventário de retalho através da monitorização dos níveis de stock e analisa o comportamento dos clientes nas lojas.
• Segurança e vigilância: Potencia os sistemas de reconhecimento facial para verificação de identidade e controlo de acesso, e detecta intrusões ou actividades invulgares em feeds de vídeo, contribuindo para sistemas como a visão computacional para prevenção de roubos.
• Veículos autónomos: Essencial para que a IA em carros autónomos reconheça peões, outros veículos, semáforos e sinais de trânsito, permitindo uma navegação segura.
• Moderação de conteúdos: As plataformas de redes sociais e os serviços em linha utilizam o reconhecimento de imagens para detetar e filtrar automaticamente conteúdos inadequados ou nocivos, como deepfakes ou imagens que violam as políticas, orientados por princípios de ética da IA.

Ferramentas e tecnologias

O desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de imagem envolve frequentemente a utilização de ferramentas e estruturas especializadas. Bibliotecas como o OpenCV fornecem funções essenciais de processamento de imagem, enquanto estruturas de aprendizagem profunda, como o PyTorch e TensorFlow oferecem os blocos de construção para criar e treinar modelos complexos de redes neurais. Plataformas como o Ultralytics HUB simplificam o processo de formação, implementação e gestão de modelos de visão computacional, incluindo os utilizados para tarefas de reconhecimento e classificação.