Analiza imaginilor reprezintă ansamblul de metode și tehnici utilizate pentru a extrage, interpreta și înțelege informații relevante din datele vizuale ale imaginilor digitale. Situată la intersecția dintre viziunea computerizată și inteligența artificială, implică procese precum detecția, clasificarea, segmentarea sau recunoașterea obiectelor, formelor sau modelelor dintr-o imagine. Spre deosebire de simpla vizualizare, analiza imaginilor urmărește o înțelegere automatizată a conținutului, facilitând decizii asistate sau autonome.
Cazuri de utilizare și exemple
Analiza imaginilor se folosește în numeroase domenii: medicină (detecția automată a tumorilor în radiografii), securitate (recunoaștere facială în supraveghere video), agricultură (detecția bolilor culturilor prin imagini satelitare), industrie (controlul calității automatizat pe linii de producție) și mobilitate (vehicule autonome care interpretează mediul).
Principalele instrumente software, biblioteci, framework-uri
Dintre cele mai utilizate instrumente se remarcă OpenCV (bibliotecă open source de viziune computerizată), TensorFlow și PyTorch (framework-uri de deep learning pentru recunoaștere de imagini), precum și soluții specializate precum Keras, scikit-image sau SimpleITK pentru imagistica medicală. Alte platforme precum Detectron2 (Facebook AI), YOLO (You Only Look Once) sau MMDetection sunt recunoscute pentru detecția obiectelor.
Cele mai noi dezvoltări și tendințe
Analiza imaginilor beneficiază de progresele rapide în deep learning, cu apariția unor modele tot mai performante precum vision transformers (ViT), rețele neuronale convoluționale profunde (CNN) sau arhitecturi hibride. Se remarcă dezvoltarea aplicațiilor în timp real datorită edge computing-ului și optimizării modelelor. De asemenea, există un interes crescut pentru creșterea robusteții față de bias și atacuri adversariale, precum și pentru integrarea capabilităților multimodale (text+imagine) prin modele generative precum CLIP sau DALL-E.