La classification d'image est une étape fondamentale de la vision par ordinateur, car c'est elle qui permet de décrire ce que contient une image. Actuellement, l'analyse des données visuelles constitue une part importante de la data analysis.
Les récentes avancées technologiques, et notamment en intelligence artificielle, ont impacté plusieurs aspects de notre quotidien. Les appareils intelligents nous facilitent la vie, comme les dispositifs médicaux qui accélèrent le diagnostic de certaines maladies. Mais derrière ces progrès révolutionnaires se tiennent des processus souvent complexes. Aujourd'hui nous allons aborder l'un d'entre eux : la classification d'image.
Qu'est-ce que la classification d'image ?
Par définition, la classification d'image consiste à étiqueter les éléments constitutifs d'une image suivant une règle prédéfinie. Elle implique l'utilisation d'un algorithme qui attribue les étiquettes aux groupes de pixels ou aux vecteurs. La classification d'images est un processus de la vision par ordinateur, et notamment l'étape la plus importante de cette technologie.
Mais avant d'aller plus loin, précisons d'abord de quelles images il s'agit. L'intelligence artificielle et l'IoT sont des technologies que de plus en plus de monde adopte. Alors que celles-ci se basent avant tout sur les données, elles en génèrent également une quantité énorme. C'est d'ailleurs cette explosion de données qui a donné naissance au Big Data.
Maintenant, les images (photos ou vidéos) constituent une grande partie de ces mégadonnées. La vision par ordinateur consiste à traiter ces images par un système d'IA pour en tirer parti. Et la classification d'image est la première étape dans ce processus.
En quoi est-ce important ?
Dans tout système d'intelligence artificielle, chaque décision prise ou chaque action effectuée est le résultat d'un long processus de traitement de données. Cependant, cela ne serait pas possible sans une parfaite compréhension des données. En ce qui concerne la vision par ordinateur, cette compréhension commence avant tout par l'étiquetage des composants de l'image, autrement dit, la classification d'image.
Les différents types de classification d'image
Pour attribuer des étiquettes aux éléments d'une image, il existe plusieurs algorithmes. Mais d'une manière générale, ils peuvent être catégorisés en deux types d'approches :
La classification non supervisée
Dans la classification d‘image supervisée, les algorithmes de machine learning utilisés ne sont pas préentraînés. Autrement dit, ils apprennent par eux-mêmes à analyser et à regrouper les données brutes. Un algorithme extrait des caractéristiques en fonction desquelles les étiquettes seront attribuées.
Il existe deux algorithmes particulièrement connus pour la classification non supervisée qui sont « K-means » et « ISODATA ». K-means est une méthode clustering qui regroupe les pixels ou les vecteurs en K-groupes suivant les caractéristiques. Pour sa part, ISODATA se base sur la distance euclidienne pour mesurer la similarité entre les données.
La classification supervisée
Pour la classification d'image supervisée, les algorithmes sont donc préentraînés sur un ensemble d'images déjà étiquetées. Comme avec la classification non supervisée, l'algorithme extrait des caractéristiques à partir de la nouvelle image. Ensuite, il les compare à une liste de caractéristiques présélectionnées pour attribuer des étiquettes en fonction de celles-ci.
Comment fonctionne la classification d'image ?
Du point de vue d'un ordinateur, une image correspond à un ensemble de pixels constituant un tableau de matrices. En d'autres termes, l'algorithme analyse ces éléments en tant que données statistiques. La classification d'image correspond donc au regroupement des pixels dans des classes spécifiques.
Comme nous l'avons vu précédemment, les algorithmes extraient des caractéristiques pour classer les images. Cette étape est primordiale pour la suite du processus. En effet, elle permet de définir ce que représente l'image et de séparer les éléments marquants afin de simplifier la tâche du classificateur final.
En outre, les données qui alimentent l'algorithme d'apprentissage automatique constituent également une base importante de la classification d'image. Une classification efficace repose avant tout sur des données bien équilibrées ainsi que des images et des annotations de qualité.
Attribuer les étiquettes
Après la collecte des données et l'extraction des caractéristiques, la prochaine étape de classification d'image est donc l'étiquetage. Afin que les algorithmes de classification puissent effectuer correctement leurs tâches, les étiquettes doivent être précises.
Une des conditions pour obtenir cette précision est la diversification des données. Les données diversifiées peuvent par exemple correspondre aux différents angles de captures de l'élément à classifier. Cela permet d'améliorer la précision de l'algorithme surtout dans le cas d'une classification non supervisée. Autrement dit, les données diversifiées renforcent les facteurs qui déterminent la prédiction des caractéristiques et donc de la classification.
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