Computer Vision

La visione artificiale è senz'altro una delle sfide più entusiasmanti dell'intelligenza artificiale.

Capire come avvenga il processo di visione è un problema molto interessante.

Il nostro organo di senso per la visione è l'occhio.

Nell'occhio possiamo individuare la retina in cui si trovano i foto recettori: coni e bastoncelli.

Dall'occhio gli stimoli visivi vengono trasportati dal nervo ottico nelle regioni della corteccia cerebrale predisposte per l'elaborazione dell'immagine. Questa elaborazione avviene a vari livelli e in diverse aree del cervello.

Per l'elaborazione a computer delle immagini si può procedere secondo il paradigma di Marr, composto da tre livelli:

elaborazione a basso livello in cui si estraggono le caratteristiche fisiche dell'immagine

estrazione dei contorni, segmentazione e prospettiva.

Interpretazione dell'immagine e classificazione.

I problemi principali che si pongono nella elaborazione dell'immagine sono quelli della forma del colore e del movimento.

Vi sono poi il problema della visione stereoscopica e il processo dell'attenzione.

L'immagine solitamente viene acquisita attraverso una telecamera e si trasforma in una matrice di pixel.

Una prima elaborazione consiste nell'analisi del contrasto per l'estrazione dei contorni ma per arrivare al riconoscimento degli oggetti presenti nell'immagine il percorso è ancora lungo.

Una tecnica recente (Ursino, 2004) che prende spunto dalla neurofisiologia consiste nel considerare una rete di neuroni oscillanti. Ogni neurone può essere sia eccitatorio che inibitorio e un opportuno modello matematico descrive il comportamento dei neuroni allorché viene presentata una immagine in input. In questo schema è possibile estrarre i contorni, segmentare l'immagine e simulare il processo dell'attenzione.

Alcuni ricercatori hanno applicato sistemi di riconoscimento basati sulle reti neurali ottenendo interessanti risultati nel riconoscimento di volti.