La classificazione delle immagini è un compito fondamentale dell'intelligenza artificiale che consiste nell'assegnare una o più etichette predefinite a un'immagine digitale in base al suo contenuto visivo. Si basa principalmente su algoritmi di apprendimento automatico e apprendimento profondo, in grado di estrarre caratteristiche rilevanti dalle immagini per distinguerle tra loro. A differenza del rilevamento di oggetti o della segmentazione delle immagini, la classificazione delle immagini mira solo a categorizzare l'intera immagine, senza localizzare precisamente gli oggetti o segmentare le regioni. Tipicamente, vengono utilizzate reti neurali convoluzionali (CNN), che imparano a identificare pattern visivi gerarchici. Questa tecnologia permette ai sistemi di riconoscere automaticamente oggetti, scene o anomalie nelle immagini.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
La classificazione delle immagini trova applicazione nel riconoscimento facciale per la sicurezza, nella diagnostica medica assistita da IA (analisi di immagini radiologiche), nello smistamento automatico delle foto, nel monitoraggio industriale (rilevamento dei difetti) e nella gestione dei contenuti sui social media (moderazione delle immagini). È impiegata anche nell'agricoltura di precisione per identificare malattie delle piante e nell'automotive per il riconoscimento dei segnali stradali.
Principali strumenti software, librerie, framework
Le librerie e i framework più utilizzati includono TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, FastAI e OpenCV. Questi strumenti offrono moduli specifici per costruire, addestrare e valutare modelli di classificazione delle immagini. Nei casi avanzati si usano reti pre-addestrate come ResNet, Inception, VGG o EfficientNet.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
Le ricerche più recenti si concentrano sull'efficienza delle architetture tipo Transformer (Vision Transformers, ViT), sull'apprendimento auto-supervisionato, sulla riduzione delle dimensioni dei modelli per applicazioni embedded e sul miglioramento della robustezza rispetto a bias e attacchi avversari. Inoltre, l'annotazione automatica e l'apprendimento semi-supervisionato aiutano a ridurre la dipendenza da grandi dataset etichettati, ampliando le possibilità di applicazione.