Beeldanalyse verwijst naar het geheel van methoden en technieken waarmee relevante informatie uit visuele gegevens in digitale beelden wordt geëxtraheerd, geïnterpreteerd en begrepen. Het bevindt zich op het snijvlak van computer vision en kunstmatige intelligentie en omvat processen zoals detectie, classificatie, segmentatie en herkenning van objecten, vormen of patronen in een afbeelding. In tegenstelling tot eenvoudige visualisatie streeft beeldanalyse naar een geautomatiseerd begrip van de inhoud, wat ondersteunde of autonome besluitvorming mogelijk maakt.
Toepassingsgevallen en voorbeelden
Beeldanalyse wordt in veel sectoren ingezet: geneeskunde (automatische detectie van tumoren op röntgenfoto's), beveiliging (gezichtsherkenning in videobewaking), landbouw (ziekteherkenning in gewassen via satellietbeelden), industrie (geautomatiseerde kwaliteitscontrole op productielijnen) en mobiliteit (autonome voertuigen die hun omgeving interpreteren).
Belangrijkste softwaretools, bibliotheken, frameworks
Veelgebruikte tools zijn OpenCV (open source computer vision-bibliotheek), TensorFlow en PyTorch (deep learning-frameworks voor beeldherkenning), evenals gespecialiseerde oplossingen zoals Keras, scikit-image of SimpleITK voor medische beeldvorming. Detectron2 (Facebook AI), YOLO (You Only Look Once) en MMDetection zijn bekend voor objectdetectie.
Recente ontwikkelingen en trends
Beeldanalyse profiteert van snelle vooruitgang in deep learning, met steeds krachtigere modellen zoals vision transformers (ViT), diepe convolutionele neurale netwerken (CNN) en hybride architecturen. Real-time toepassingen worden mogelijk gemaakt door edge computing en modeloptimalisatie. Verder ligt de focus op het verbeteren van robuustheid tegen bias en adversarial attacks, en op de integratie van multimodale (tekst+beeld) capaciteiten met generatieve modellen zoals CLIP of DALL-E.