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EMBEDDED 96 • MAGGIO • 2025 16 IN TEMPO REALE | COMPUTER VISION C onsentire ai computer di vedere il mondo nello stesso modo in cui lo vedono gli esseri umani è ancora una sfida complessa per la quale gli scienziati dei dati lavorano duramente per risolverla. Il campo della visione artificiale si è sviluppato rapida- mente, trovando applicazioni nel mondo reale e persino superando gli esseri umani nella risoluzione di alcuni compiti visivi. Tutto questo grazie ai recenti progressi nell’intelligenza artificiale e nel deep learning. La visione artificiale è un sottocampo del deep learning e dell’intelligenza artificiale in cui gli esseri umani inse- gnano ai computer a “vedere” e interpretare il mondo che li circonda. Mentre gli esseri umani e gli animali risolvono natural- mente la visione come problema fin dalla tenera età, aiu- tare le macchine a interpretare e percepire l’ambiente circostante attraverso la visione rimane un problema in gran parte irrisolto. La percezione limitata della visione umana insieme allo scenario infinitamente variabile del nostro mondo dinamico è ciò che rende complessa la vi- sione artificiale. L’idea che la visione artificiale dovesse derivare dalla vi- sione animale era predominante già alla fine degli anni ‘50, quando i neurofisiologi cercarono di comprendere la visione nel mondo animale. Da allora, la storia della visione artificiale è costellata di pietre miliari costituite dal rapido sviluppo di strumen- ti di acquisizione e scansione delle immagini, integrati dalla progettazione di algoritmi di elaborazione delle immagini all’avanguardia. Gli anni ’60 videro l’emergere Computer Vision e l’elaborazione delle immagini Dalle auto a guida autonoma, al rilevamento dei difetti fino all’imaging medico, la visione artificiale aiuta le aziende moderne a risolvere compiti visivi complessi. Con questo articolo si intende descrivere in modo semplice cos’è la visione artificiale, o Computer Vision, attraverso i concetti più rilevanti Fulvio De Santis dell’intelligenza artificiale come campo di studio accade- mico, seguito dallo sviluppo del primo robusto sistema di riconoscimento ottico dei caratteri. Durante gli anni del ventunesimo secolo, il focus della visione artificiale si è spostato su argomenti molto più complessi, tra cui: • Classificazione delle immagini • Identificazione degli oggetti • Segmentazione delle immagini • Riconoscimento facciale La nascita del set di dati ImageNet, circa quattordici anni fa, con milioni di immagini etichettate liberamente disponibili per la ricerca, portò alla formazione dell’ar- chitettura AlexNet due anni dopo, rendendola una delle più grandi scoperte nel campo della visione artificiale. Elaborazione delle immagini L’elaborazione digitale delle immagini, o Image Proces- sing, sintetizzando,è un sottoinsieme della visione artifi- ciale. Si occupa di valorizzare e comprendere le immagi- ni attraverso vari algoritmi. Più che un semplice sottoinsieme, l’image processing co- (fonte: Deepomatic)