La computer vision, ou vision par ordinateur, est une technique de l’intelligence artificielle. Plus précisément, une sous-catégorie du machine learning ou apprentissage automatique en français. Découvrez comment cette technologie permet aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter des données visuelles. De Google Maps à l’imagerie médicale, cet article vous guidera à travers les nombreuses applications et la compréhension de la computer vision dans divers domaines.
Qu’est-ce que la computer vision ?
La Computer Vision est une branche de l’IA (intelligence artificielle) qui confère à un ordinateur la capacité de comprendre et de décrypter des images et des vidéos. C’est une méthode similaire au NLP (Natural Language Processing) utilisée pour le traitement du texte. Les machines sont en mesure d’analyser des données visuelles de manière semblable à la perception d’un cerveau humain.
Au cœur de la Computer Vision se trouvent des techniques d’apprentissage automatique, notamment les réseaux de neurones et le deep learning. Ces algorithmes permettent aux ordinateurs de reconnaître des objets, de gérer la classification d’images ou encore de détecter des mouvements. Elle est ainsi en mesure d’appréhender le contenu contextuel des données visuelles.
Les applications de la Computer Vision sont vastes et omniprésentes. Elle est employée dans des domaines extrêmement variés :
- la surveillance vidéo ;
- la médecine ;
- la robotique ;
- l’automatisation industrielle ;
- la réalité augmentée ;
- les véhicules autonomes ;
- la sécurité ;
- la reconnaissance faciale ;
- etc.
Comment fonctionne la vision par ordinateur ?
La vision par ordinateur repose principalement sur l’utilisation d’algorithmes, en particulier les réseaux de neurones, spécifiquement les CNN (Convolutional Neural Networks). Ils analysent des données visuelles à la façon du système de vision humain. Les chercheurs se sont inspirés du fonctionnement du cortex visuel, la partie du cerveau qui s’occupe du traitement des informations visuelles.
Les CNN détectent des motifs visuels, des contours, des textures, et d’autres caractéristiques importantes dans les images. Ainsi, la computer vision analyse et traite les images et les vidéos de manière similaire à la perception d’un être humain.
Acquisition d’images
Tout commence par l’acquisition d’images ou de vidéos. Cela peut se faire à l’aide de caméras (en temps réel), de scanners ou d’autres dispositifs de capture. Ces données visuelles sont la matière première avec laquelle travaille la vision par ordinateur.
Prétraitement des visuels
Une fois les images acquises, elles subissent un prétraitement. Cette étape vise à améliorer leur qualité. L’IA élimine le bruit, ajuste la luminosité et le contraste, et corrige les distorsions éventuelles. Le prétraitement garantit que les données visuelles sont propres et prêtes pour l’analyse.
Extraction de caractéristiques
L’étape suivante consiste à extraire des caractéristiques importantes des images. Les algorithmes sont utilisés pour repérer et isoler ces attributs qui serviront de base à la reconnaissance ultérieure :
- la détection des contours par l’identification des zones selon leur luminosité ;
- l’analyse des couleurs, de leur répartition dans l’image ;
- l’extraction de textures afin de déterminer les motifs répétés, les structures texturées dans l’image ;
- la détection d’éléments distinctifs pour la mise en correspondance entre différentes images (détecteur de points clés « SIFT », Scale Invariant Feature Transform) ;
- la représentation des caractéristiques sous forme de vecteurs ou matrices numériques.
Reconnaissance de motifs
Une fois que les caractéristiques sont extraites, la reconnaissance de motifs entre en jeu. Cette étape consiste à comparer les particularités isolées avec des modèles préexistants. Elle permet d’identifier des objets, des formes ou des schémas distinctifs. Les techniques d’apprentissage automatique, telles que les réseaux de neurones, sont couramment employées pour cette tâche.
Un réseau de neurones convolutif (CNN) peut être entraîné sur des milliers d’images pour apprendre à définir des objets spécifiques. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour détecter ces objets dans de nouvelles images.
Les principaux algorithmes utilisés dans la computer vision
La Computer Vision repose sur un ensemble d’algorithmes puissants qui permettent aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter des données visuelles. Voici un aperçu des principaux algorithmes utilisés dans ce domaine.
Segmentation d’images
La segmentation d’images est un processus qui consiste à séparer une image en régions ou en objets distincts. Cela permet d’isoler des éléments spécifiques dans une image, ce qui est essentiel pour de nombreuses applications de la Computer Vision. L’algorithme de segmentation le plus fréquemment exploité est l’algorithme de segmentation par régions, qui identifie des zones homogènes en termes de couleur, de texture ou de luminosité.
- K-means Clustering : utilise les nuances de couleurs ou l’intensité des pixels pour découper l’image en région. Les différentes parties de l’image sont dès lors divisées en étiquettes.
- Watershed Segmentation : scinde l’image selon les gradients d’intensité. Particulièrement adaptée pour fractionner des zones délimitées par des bordures ou des lignes bien définies.
- Graph Cut : effectue le morcellement d’objets au sein d’images par des graphes.
- Convolutional Neural Networks : génère des masques de segmentation précis en capturant les attributs de l’image à plusieurs résolutions. L’usage de réseaux de neurones est couramment employé dans la segmentation d’images médicales.
- U-Net : cette structure de réseau neuronal a été spécialement développée pour une utilisation en imagerie médicale. Elle adopte une architecture encodeur-décodeur qui permet de saisir les caractéristiques de l’image à différentes échelles de détail.
Détection des bords
La détection des bords est une étape fondamentale dans la Computer Vision. Elle consiste à identifier les contours et les transitions d’intensité dans une image.
Le détecteur de Canny (algorithme conçu par John Canny) est largement utilisé pour sa justesse. « Canny-Deriche Edge Detector » en est une variante améliorée. Il existe différentes solutions comme « Sobel Operator » , « Prewitt Operator » , « Scharr Operator » , « Watershed Segmentation » , etc.
Chaque algorithme a ses propres avantages et inconvénients. Ils peuvent être adaptés à des scénarios spécifiques en fonction de la nature des images. Le choix de l’algorithme dépend souvent de facteurs tels que la précision requise, la sensibilité au bruit, la complexité de calcul.
Reconnaissance de formes
La reconnaissance de formes permet d’identifier des motifs spécifiques dans une image. Les algorithmes de reconnaissance de formes utilisent des modèles préalablement appris pour comparer des caractéristiques extraites d’une image avec ces modèles.
Les réseaux de neurones, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), sont largement employés pour cette tâche. « K-means Clustering assure la segmentation d’images, une étape préliminaire à la reconnaissance de formes.
Reconnaissance d’objets
La reconnaissance d’objets va au-delà de la simple identification de formes. Elle sert à détecter des objets spécifiques dans une image, tels que des voitures, des animaux ou des bâtiments. Les réseaux de neurones convolutifs sont particulièrement efficaces pour la reconnaissance d’objets. Ils peuvent être formés sur de vastes ensembles de données contenant des exemples de différents objets. « R-CNN » (Faster et Mask), « YOLO », « SSD » sont des algorithmes utilisés en reconnaissance d’objets.
Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est une application spécifique de la détection d’objets. Elle se concentre sur l’identification et la vérification des visages des êtres humains humains. Le réseau de neurones convolutifs (CNN) est couramment utilisé pour extraire des caractéristiques distinctives et effectuer la reconnaissance faciale. Cette technologie est largement employée dans la sécurité, les systèmes de déverrouillage des smartphones et les applications de surveillance.
Les domaines d’applications de la computer vision
La Computer Vision trouve des fonctions variées dans de nombreux domaines, tirant parti de sa faculté à comprendre et à interpréter les données visuelles. Elle améliore la perception des machines et leur capacité à interagir avec le monde réel. Voici quelques-uns de ces principaux domaines d’applications.
La computer vision dans la sécurité
Les systèmes de vision par ordinateur sont devenus essentiels dans le domaine de la sécurité. Ils sont utilisés pour détecter les intrusions, observer les foules lors d’événements publics, identifier les personnes grâce à la reconnaissance faciale. La Computer Vision renforce la surveillance dans les aéroports, les gares, les centres commerciaux et les espaces publics.
Usage de la computer vision en robotique
La vision par ordinateur permet aux robots de percevoir leur environnement, d’identifier des objets, et de naviguer en toute sécurité. Dans la robotique industrielle, elle sert à l’assemblage, l’emballage et la logistique automatisée. Outre l’implication dans la chaîne de fabrication, la computer vision facilite le contrôle des pièces (détection des défauts).
Les robots autonomes utilisent également la vision par ordinateur pour se déplacer en toute sécurité dans des zones complexes et pour manipuler des objets avec précision.
L’importance de la vision par ordinateur en médecine
La médecine bénéficie grandement de la Computer Vision, en particulier dans le domaine de l’imagerie médicale. Elle est utilisée pour analyser les radios, scanners, IRM et toute information visuelle pour le diagnostic et la détection de maladies. Elle peut repérer des anomalies, assister les chirurgiens lors d’opérations complexes et contribuer à la recherche médicale.
Un atout majeur pour le commerce en ligne
La Computer Vision permet aux clients de rechercher et d’acheter des produits plus facilement en se servant de photos ou d’images. Les moteurs de recherche visuelles utilisent la reconnaissance d’objets pour aider les clients à trouver des articles similaires à leurs photos. De plus, elle fournit des informations sur les produits, notamment des avis visuels et des descriptions détaillées.
La computer vision au service de la voiture autonome
L’industrie automobile s’appuie de plus en plus sur la Computer Vision pour le développement de voitures autonomes. Les systèmes de vision par ordinateur leur permettent :
- de détecter les obstacles ;
- de reconnaître les panneaux de signalisation ;
- de lire les marquages routiers ;
- de naviguer en toute sécurité.
La computer vision est au cœur des technologies de conduite autonome, contribuant à rendre la conduite plus sûre et efficace.