在当前的人工智能和机器学习行业中，“图像识别”和“计算机视觉”是两个最热门的趋势。这两个领域都涉及到识别视觉特征，这也是为什么这些术语通常可以互换使用的原因。尽管有一些相似之处，但计算机视觉和图像识别代表了不同的技术、概念和应用。
本文将通过比较计算机视觉和图像识别的差异、相似之处和使用的方法来对它们进行比较。让我们开始吧。
什么是图像识别？
图像识别是现代人工智能中的一个分支，它使计算机能够识别或识别数字图像中的模式或对象。图像识别使计算机能够识别图像中的对象、人物、地点和文字。
使用图像识别的主要目的是根据预定义的标签和类别对图像进行分类，通过分析和解释视觉内容来学习有意义的信息。例如，当图像识别算法正确实施时，可以识别并标记图像中的狗。
图像识别的工作原理是什么？
基本上，图像识别算法通常使用机器学习和深度学习模型通过分析图像中的每个像素来识别对象。图像识别算法会尽可能地提供尽可能多的带有标签的图像，以训练模型识别图像中的对象。
图像识别过程通常包括以下三个步骤。
收集和标记数据
第一步是收集和标记图像数据集。例如，带有汽车的图像必须被标记为“汽车”。通常情况下，数据集越大，结果越好。
在数据集上训练神经网络
一旦图像被标记，它们将被输入神经网络进行训练。开发人员通常倾向于使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别，因为CNN模型能够在没有任何额外人工干预的情况下检测特征。
测试和预测
在模型在数据集上进行训练之后，它会被输入一个包含未见过的图像的“测试”数据集以验证结果。模型将利用来自测试数据集的学习结果来预测图像中存在的对象或模式，并尝试识别该对象。
什么是计算机视觉？
计算机视觉是现代人工智能中的一个分支，它使计算机能够识别或识别数字媒体（包括图像和视频）中的模式或对象。计算机视觉模型不仅可以分析图像以识别或分类图像中的对象，还可以对这些对象做出反应。
计算机视觉模型的主要目标不仅仅是检测图像中的对象，而是与这些对象进行交互和响应。例如，在下面的图像中，计算机视觉模型不仅可以识别图像中的对象（踏板车），还可以跟踪图像中对象的运动。
计算机视觉工作原理是什么？
计算机视觉算法的工作方式与图像识别算法相同，都是通过使用机器学习和深度学习算法来分析图像中的每个像素以检测对象。计算机视觉算法的工作可以归纳为以下步骤。
数据获取和预处理
第一步是收集足够数量的数据，包括图像、GIF、视频或实时流。然后对数据进行预处理，去除任何噪声或不需要的对象。
特征提取
然后将训练数据输入计算机视觉模型，从数据中提取相关特征。模型然后检测和定位数据中的对象，并根据预定义的标签或类别对其进行分类。
语义分割与分析
通过为每个像素添加语义标签，将图像分割为不同的部分。然后根据任务的要求对数据进行分析和处理。
图像识别与计算机视觉：它们有何不同？
尽管图像识别和计算机视觉都基于识别对象的相同基本原理，但它们在范围和目标、数据分析水平和技术等方面存在差异。让我们逐个讨论。
范围和目标
图像识别的主要目标是识别和分类图像中的对象或模式。主要目标是在图像中检测或识别对象。另一方面，计算机视觉旨在分析、识别或识别数字媒体（包括图像和视频）中的模式或对象。主要目标不仅是检测帧内的对象，还要对其做出反应。
分析水平
图像识别与数据分析之间最重要的区别是分析水平。在图像识别中，模型仅关注在图像中检测对象或模式。相反，计算机视觉模型不仅旨在检测对象，还试图理解图像的内容，并识别其空间布局。
例如，在上面的图像中，图像识别模型可能只分析图像以检测帧内的球、球棒和孩子。而计算机视觉模型可能分析帧以确定球是否击中球棒，或者是否击中孩子，或者完全未击中它们。
复杂性
图像识别算法通常比计算机视觉算法更简单。这是因为图像识别通常用于识别图像中的简单对象，因此它们依赖于深度学习和卷积神经网络（CNN）等用于特征提取的技术。
计算机视觉模型通常更复杂，因为它们不仅在图像中检测对象并对其做出反应，还在视频和实时流中进行。计算机视觉模型通常是图像识别、深度学习、模式识别、语义分割等技术的组合。
图像识别与计算机视觉：它们是否相似？
尽管存在差异，图像识别和计算机视觉也有一些相似之处，可以说图像识别是计算机视觉的一个子集。需要理解的是，这两个领域都严重依赖机器学习技术，并使用在标记数据集上训练的现有模型来识别和检测图像或视频中的对象。
最后的想法
总结一下，图像识别用于特定任务，即识别和检测图像中的对象。计算机视觉将图像识别推进了一步，并解释了帧内的视觉数据。