Negli ultimi capitoli ci siamo spostati dallo studio del Machine Learning allo studio dell’elaborazione di dati creati dagli esseri umani, cioè la voce, il linguaggio e il testo. Nel linguaggio scientifico, queste funzioni, che caratterizzano direttamente l’essenza umana, vengono chiamate funzioni cognitive, e nell’ambito dell’IA si parla di Intelligenza Cognitiva. Ad oggi esistono numerosi algoritmi che sono in grado di elaborare facilmente dati cognitivi come il linguaggio umano, la scrittura a mano o i volti. In questo capitolo, ci concentreremo su una componente veramente unica della cognizione umana: la vista. La Computer Vision è la scienza degli algoritmi di calcolo che lavorano su immagini e video. Poiché questi tipi di input sono ancora più distanti dagli input numerici che le macchine sono solite gestire, abbiamo bisogno di algoritmi ad hoc per elaborarli. Insieme alle librerie di Computer Vision come OpenCV, che calcolano direttamente questi dati, in questo capitolo andremo anche dietro le quinte per capire come funzionano gli algoritmi cognitivi. Osserveremo diverse tecniche di ricerca che permettono di lavorare con immagini e video. Oltre agli algoritmi di ricerca, esiste anche una parte dell’IA, chiamata Genetic Algorithms (GA), che pone l’enfasi sul miglioramento delle prestazioni cognitive dei sistemi.

Computer Vision Python

Durante gli ultimi quattro capitoli di questa serie abbiamo lavorato con il linguaggio, anche parlato, e con le immagini. Gli argomenti presentati più di recente in questa serie ruotano intorno ai concetti chiave della Computer Vision. Continueremo a parlare di Computer Vision per approfondire l’elaborazione delle immagini con lo scopo di indagare il comportamento umano. Si vuole imitare, cioè, il processo del ragionamento umano usando dati di training sotto forma di immagini e video di persone e cercare di distinguere le emozioni presenti in questi dati. Per la nostra analisi, in questo capitolo ci concentreremo su immagini e video preregistrati che mostrano ciascuno un’emozione, ma ricordiamo che le stesse tecniche si possono implementare anche su stream di video per fare analisi in tempo reale. Andando avanti in questo capitolo capiremo meglio alcuni concetti di pensiero umano attraverso la Sentiment Analysis dalle espressioni facciali e varie librerie e strutture di supporto per l’esecuzione di questi algoritmi. Prima di proseguire spenderemo ancora qualche parola sulla Computer Vision e il suo ruolo nell’universo dell’IA.

Computer Vision Python