Objectidentificatie

Objectidentificatie is het proces waarbij een object in een afbeelding, video of sensorische data wordt herkend en geclassificeerd, zodat het object eenduidig kan worden geïdentificeerd binnen een context. In de computer vision en robotica verwijst de term vaak naar zowel het herkennen van objecten als hun lokalisatie en classificatie. Het begrip wordt ook toegepast in andere domeinen zoals logistiek, beveiliging en industriële automatisering.

Traditioneel gebeurde objectidentificatie via handmatig afgeleide kenmerken zoals SIFT, SURF of HOG en bijbehorende classificatiemodellen. Sinds het begin van het tweede decennium van de 21e eeuw is deep learning dominant: convolutionele neurale netwerken leren kenmerken rechtstreeks uit data, wat leidt tot betrouwbare objectdetectie-systemen. Moderne benaderingen combineren classificatie en lokalisatie en kunnen objecten in real-time identificeren in complexe scènes. Veelgebruikte systemen zijn onder meer YOLO en Faster R-CNN. Datasets zoals ImageNet en COCO vormen belangrijke trainingsbronnen.

Toepassingen variëren van beveiliging en surveillance, automatische sortering in logistiek en productie, robuuste robotmanipulatie, augmented reality tot medische beeldvorming waarin anatomische structuren worden geïdentificeerd.

Uitdagingen omvatten variatie in positie, hoek, belichting, occlusie, schaal en intra-klasse variatie. Robuustheid en snelheid zijn cruciaal voor real-time toepassingen. Ethische overwegingen omvatten bias in datasets en privacy. Evaluatie gebeurt met metriek zoals precisie, recall en mean average precision (mAP).

Zie ook: beeldherkenning, patroonherkenning, computer vision.