Computer Vision es un campo de la informática que se centra en permitir que los equipos identifiquen y comprendan objetos y personas en imágenes y vídeos. Al igual que otros tipos de inteligencia artificial, el objetivo de la visión artificial es realizar y automatizar tareas que replican las capacidades humanas. En este caso, Computer Vision busca replicar la forma en que los humanos ven y la forma en que los humanos tienen sentido de lo que ven.
La gama de aplicaciones prácticas para la tecnología de Computer Vision lo convierte en un componente central de muchas innovaciones y soluciones modernas. Computer Vision se puede ejecutar en la nube o en el entorno local.
Cómo funciona Computer Vision
Las aplicaciones de Computer Vision utilizan entradas que proceden de sensores, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para replicar el funcionamiento de la visión humana. Las aplicaciones de visión artificial ejecutan algoritmos que se entrenan con enormes cantidades de datos visuales o imágenes en la nube. Reconocen patrones en los datos visuales y usan esos patrones para determinar el contenido de otras imágenes.
Cómo se analiza una imagen con Computer Vision:
-Un sensor captura una imagen. A menudo, este sensor es simplemente una cámara, pero puede ser una cámara de vídeo, un dispositivo médico de diagnóstico por imagen o cualquier otro tipo de dispositivo que capture una imagen para analizarla.
-A continuación, se envía la imagen a un dispositivo de interpretación. El dispositivo de interpretación usa el reconocimiento de patrones para descomponer la imagen, comparar los patrones que contiene con su biblioteca de patrones conocidos y determinar si hay contenido en la imagen que coincida. El patrón puede ser algo general, como la apariencia de un determinado tipo de objeto, o podría basarse en identificadores únicos, como los rasgos faciales.
-Un usuario solicita información específica sobre una imagen y el dispositivo de interpretación proporciona la información solicitada en función del análisis que ha realizado de la imagen.
Aprendizaje profundo y Computer Vision
Las modernas aplicaciones de Computer Vision están dejando de usar métodos estadísticos para analizar las imágenes y, cada vez más, se basan en lo que se conoce como aprendizaje profundo. Con el aprendizaje profundo, una aplicación de visión artificial ejecuta un tipo de algoritmo denominado red neuronal, que le permite proporcionar análisis más precisos de las imágenes. Además, el aprendizaje profundo permite a un programa de Computer Vision conservar la información de cada imagen que analiza, de modo que, cuanto más se usa, mejor es su precisión.
Capacidades de Computer Vision
Hay tres funciones principales para el modo en el que los programas de Computer Vision procesan imágenes y devuelven información:
-Clasificación de objetos:
El sistema clasifica los objetos de una imagen en función de una categoría definida. Por ejemplo, con la clasificación de objetos, un equipo podría distinguir a las personas de los objetos en una foto y determinar cuántas personas aparecen en la foto.
-Identificación de objetos:
El sistema identifica un objeto determinado en una foto, un vídeo o una imagen. Por ejemplo, con la identificación de objetos, el sistema podría no solo distinguir a las personas de una foto, sino también analizar su apariencia para determinar la identidad o los rasgos de esas personas.
-Seguimiento de objetos:
El sistema analiza un vídeo para procesar la ubicación de un objeto en movimiento a lo largo del tiempo. Por ejemplo, con el seguimiento de objetos, una cámara de vigilancia de un aparcamiento podría identificar los automóviles y proporcionar información sobre su ubicación y movimientos a lo largo del tiempo.
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