Object recognition

Nella visione artificiale, il riconoscimento di oggetti, in inglese object recognition, è la capacità di trovare un determinato oggetto in una sequenza di immagini o video. L'essere umano riconosce una moltitudine di oggetti in immagini con poco sforzo, nonostante il fatto che l'immagine degli oggetti possa variare un po' in diversi punti di vista, in diversi formati/scala o rotazione; gli oggetti possono essere riconosciuti anche quando sono parzialmente esclusi dalla vista. Questo compito è ancora una sfida per la visione artificiale (in inglese computer vision) in generale. L'informatico David Lowe ha sperimentato la visione artificiale per l'estrazione e l'utilizzo della scala invariante SIFT in modo da rendere il riconoscimento più affidabile.

Per ogni oggetto in un'immagine, ci sono molte caratteristiche, che sono caratteristiche interessanti dell'oggetto, le quali possono essere estratte in modo da fornire una descrizione "caratteristica" dell'oggetto. Questa descrizione estratta da una immagine campione può poi essere utilizzata per identificare l'oggetto durante il tentativo di individuare l'oggetto in una immagine di test contenente più oggetti. È importante che l'insieme di caratteristiche estratte dall'immagine campione sia insensibile a variazioni di scala delle immagini, i disturbi, l'illuminazione e distorsioni geometriche, in modo da rendere affidabile il riconoscimento. Il metodo brevettato di Lowe^[1] può riconoscere gli oggetti in maniera affidabile, anche tra il disordine e con occlusione parziale perché il metodo SIFT è indipendente dalla scala, orientamento, distorsione e parzialmente dai cambiamenti d'illuminazione^[2]. Questo articolo presenta il metodo di Lowe e cita alcuni concorrenti tecniche disponibili per l'object recognition in presenza di disordine e occlusione parziale.