La computer vision, o visione artificiale, rappresenta un campo interdisciplinare dell’informatica che si occupa di permettere ai computer di “vedere”, analizzare e comprendere il mondo visivo. Grazie a una combinazione di tecnologie avanzate e algoritmi sofisticati, la computer vision sta trasformando settori come la medicina, l’automazione industriale, l’agricoltura e la sorveglianza. In questo articolo, verranno analizzati in dettaglio la definizione, i principi fondamentali, le tecnologie impiegate e le applicazioni della computer vision.

Cos’è la computer vision?

Per comprendere appieno la computer vision, è fondamentale definirne il significato: di fatto, è un campo di ricerca interdisciplinare che sviluppa algoritmi e tecniche per consentire ai computer di simulare le funzioni e i processi del sistema visivo umano. L’obiettivo non è solo quello di identificare oggetti, persone o animali in un’immagine o in una sequenza di immagini (video), ma soprattutto di estrarre informazioni utili per l’elaborazione, raggiungendo livelli sempre più alti di astrazione e comprensione. In altre parole, si tratta della capacità di ricostruire un contesto attorno all’immagine, conferendole un significato.

Per funzionare correttamente, i sistemi di computer vision necessitano di essere addestrati con un vasto insieme di immagini. Queste immagini, opportunamente etichettate, costituiscono il dataset che rende l’algoritmo realmente intelligente.

Cenni storici

La visione artificiale ha le sue radici negli anni Sessanta, quando i primi ricercatori hanno iniziato a esplorare la possibilità di dotare le macchine della capacità di “vedere”. Il primo tentativo significativo risale al 1966, con il Summer Vision Project del ricercatore del MIT Seymour Papert, che mirava a creare un sistema in grado di riconoscere oggetti nelle immagini. Quello che sembrava un obiettivo raggiungibile in pochi mesi si è rivelato una sfida decennale.

Gli anni Settanta e Ottanta hanno visto progressi graduali nella computer vision, con lo sviluppo di algoritmi per il rilevamento di bordi e forme, ma le limitazioni hardware e la complessità matematica hanno rallentato l’avanzamento. È solo negli anni Novanta, con l’introduzione di approcci statistici e l’aumento della potenza di calcolo, che la visione artificiale ha iniziato a mostrare risultati promettenti in applicazioni reali.

La vera rivoluzione, tuttavia, è avvenuta nel 2012 con la vittoria schiacciante di AlexNet, una rete neurale convoluzionale (CNN), nella competizione ImageNet. Questo evento ha segnato l’inizio dell’era moderna della computer vision, dominata dal Deep Learning. Da allora, i progressi sono stati esponenziali, portando a sistemi in grado di superare le prestazioni umane in compiti specifici di riconoscimento visivo, aprendo la strada alle numerose applicazioni che oggi trasformano industrie, medicina, sicurezza e la nostra vita quotidiana.

Gli algoritmi di Visione Artificiale possono effettuare analisi più o meno approfondite su un’immagine, a seconda delle tecniche utilizzate, del tipo di immagine e del tipo di compito svolto.

Definizione

In termini semplici, la computer vision è la disciplina che si occupa della costruzione di sistemi capaci di interpretare e comprendere il contenuto visivo delle immagini e dei video. In pratica, mira a emulare la capacità umana di vedere e interpretare il mondo attraverso l’uso di algoritmi e modelli matematici. La computer vision si articola in diverse aree, come il riconoscimento facciale, la rilevazione di oggetti, la segmentazione delle immagini e il tracciamento del movimento.

Principi

Il primo passo nel processo di computer vision è l’acquisizione delle immagini. Le immagini possono essere ottenute tramite vari dispositivi, tra cui telecamere digitali, scanner e sensori. L’acquisizione può avvenire in tempo reale o tramite set di dati pre-registrati. La qualità delle immagini gioca un ruolo cruciale nel funzionamento dei successivi algoritmi di analisi.

Una volta acquisite, le immagini devono essere pre-elaborate per migliorarne la qualità e facilitare l’analisi. Questa fase può includere operazioni come:

• filtraggio (rimozione di rumori indesiderati);
• ridimensionamento (modificazione delle dimensioni dell’immagine per adattarla al modello da utilizzare);
• normalizzazione (uniformizzazione della luminosità e del contrasto).

Dopo la pre-elaborazione, il passo successivo è l’estrazione delle caratteristiche. Le caratteristiche sono informazioni significative che vengono derivate dalle immagini e possono includere bordi, angoli, texture e forme. Questo processo è fondamentale poiché consente ai modelli di Machine Learning di apprendere dai dati visivi.

L’analisi delle caratteristiche porta al riconoscimento e alla classificazione degli oggetti presenti nell’immagine. Gli algoritmi di riconoscimento facciale, ad esempio, confrontano le caratteristiche estratte con i modelli esistenti in un database per identificare volti specifici. Questi algoritmi possono essere basati su tecniche tradizionali, come gli algoritmi di classificazione SVM (Support Vector Machine), o su approcci più recenti, come le reti neurali convoluzionali (CNN).

Infine, l’ultima fase del processo di computer vision è l’interpretazione delle immagini. Qui si include la comprensione del contesto e delle relazioni tra gli oggetti identificati. Ad esempio, un sistema di computer vision potrebbe non solo identificare una persona in un’immagine, ma anche determinare se è seduta, in piedi o in movimento.

Tecnologie utilizzate

La computer vision si avvale di diverse tecnologie, tra cui:

• machine learning e deep learning;
• 3D;
• algoritmi di elaborazione delle immagini.

Il Machine Learning è una componente essenziale della computer vision, poiché permette ai sistemi di migliorare le loro prestazioni attraverso esperienze passate. Il Deep Learning, in particolare, ha rivoluzionato il campo grazie all’uso di reti neurali profonde, che consentono di analizzare enormi quantità di dati visivi in modo efficace.

La computer vision non si limita a immagini bidimensionali; essa include anche la percezione tridimensionale. Tecnologie come la stereovisione, la scansione laser e la fotogrammetria permettono di ricostruire modelli 3D a partire da immagini 2D, migliorando così la comprensione spaziale.

Per facilitare l’analisi visiva, vengono utilizzati diversi algoritmi di elaborazione delle immagini, come quelli per la segmentazione delle immagini (che suddivide un’immagine in parti significative) e gli algoritmi per il riconoscimento dei contorni.

Applicazioni

Le applicazioni della computer vision sono vastissime e continuano a espandersi in diversi settori. Alcuni esempi includono:

• medicina;
• automazione industriale;
• sicurezza e sorveglianza;
• settore automobilistico;
• agricoltura di precisione.

Nel campo medico, la computer vision è utilizzata per analizzare immagini radiologiche, come risonanze magnetiche e raggi X, al fine di rilevare anomalie come tumori o fratture. I sistemi di computer vision possono supportare i medici nel prendere decisioni più accurate e tempestive.

Nell’ambito dell’automazione industriale, i sistemi di computer vision sono impiegati per il controllo qualità, consentendo di identificare difetti nei prodotti durante la produzione. Questi sistemi possono monitorare le linee di assemblaggio e garantire che i prodotti soddisfino gli standard richiesti.

La computer vision trova applicazione nella sicurezza pubblica attraverso il riconoscimento facciale e la sorveglianza automatizzata. I sistemi avanzati possono analizzare i flussi video in tempo reale per identificare comportamenti sospetti e gestire situazioni di emergenza.

Con l’avvento delle auto a guida autonoma, la computer vision è diventata un elemento cruciale per la navigazione e la sicurezza. I veicoli utilizzano sistemi di visione artificiale per rilevare ostacoli, segnali stradali e altri veicoli, garantendo una guida sicura.

Nell’agricoltura, la computer vision è utilizzata per monitorare la salute delle colture e ottimizzare l’irrigazione. I droni dotati di telecamere possono mappare i campi e fornire dati dettagliati sulle condizioni delle piante.

I rischi associati alla computer vision

Lo sviluppo di soluzioni di computer vision, nonostante i progressi significativi, presenta ancora sfide importanti e rischi che richiedono un’attenta valutazione. Non si tratta solo di ostacoli tecnici, ma di questioni fondamentali che possono influire sull’affidabilità e sull’etica di questi sistemi.

Innanzitutto, l’ambiguità intrinseca delle immagini rappresenta una sfida fondamentale. Nel caso della classificazione di immagini, un’immagine potrebbe contenere elementi che la collegano a diverse categorie. L’algoritmo deve quindi essere in grado di assegnare l’etichetta più appropriata in base al contesto e all’obiettivo specifico dell’applicazione. Allo stesso modo, nella segmentazione di immagini non basta identificare le entità all’interno dell’immagine, ma è necessario delimitarle con precisione e analizzarle singolarmente, una complessità che aumenta in modo esponenziale in scene affollate o con oggetti parzialmente sovrapposti.

I sistemi di computer vision possono anche ereditare e amplificare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Ad esempio, algoritmi addestrati principalmente su immagini di persone con determinate caratteristiche etniche potrebbero avere prestazioni significativamente inferiori quando applicati a gruppi sottorappresentati, portando a discriminazioni algoritmiche con impatti reali su individui e comunità.

La privacy è un’altra area di crescente preoccupazione. Le tecnologie di riconoscimento facciale, in particolare, sollevano interrogativi sulla sorveglianza di massa e sul potenziale uso improprio da parte di governi o aziende private. L’identificazione automatica di individui in spazi pubblici, senza consenso esplicito, mette in discussione i principi fondamentali della privacy in molte società democratiche.

Conclusioni

La computer vision è un campo in continua evoluzione che promette di cambiare profondamente il nostro modo di interagire con il mondo visivo. Attraverso l’integrazione di tecnologie avanzate come il machine learning e i sistemi di rilevamento avanzati, la visione artificiale offre soluzioni innovative in numerosi settori, contribuendo a migliorare l’efficienza e la precisione in molte applicazioni pratiche. Sebbene siano ancora presenti sfide significative, come il miglioramento della capacità di interpretazione delle scene complesse e la riduzione degli effetti del bias nei dati, il potenziale della computer vision è immenso, aprendo la strada a un futuro in cui i computer non solo vedono, ma comprendono anche il mondo che li circonda.

Credits: LaymanZoom / Getty Images