Qué es la visión por computadora: Descripción general, aplicaciones, beneficios y cómo aprenderla
Si te dijeran que nombraras ciertas cosas que encontrarías en un parque, mencionarías casualmente cosas como hierba, banco, árboles, etc. Esta es una tarea muy fácil que cualquier persona puede lograr en un abrir y cerrar de ojos. Sin embargo, hay un proceso muy complicado que tiene lugar en el fondo de nuestras mentes. La visión humana involucra nuestros ojos, pero también implica toda nuestra comprensión abstracta de conceptos y experiencias personales a través de millones de interacciones que hemos tenido con el mundo exterior. Hasta hace poco, las computadoras tenían habilidades muy limitadas para pensar por sí solas. La visión por computadora es una rama reciente de la tecnología que se centra en replicar esta visión humana para ayudar a las computadoras a identificar y procesar las cosas de la misma manera que lo hacen los humanos.
¿Qué es la visión por computadora?
La visión por computadora es uno de los campos de la inteligencia artificial que entrena y permite a las computadoras comprender el mundo visual. Las computadoras pueden usar imágenes digitales y modelos de aprendizaje profundo para identificar y clasificar objetos con precisión y reaccionar ante ellos.
La cantidad de datos que generamos hoy es tremenda: 2,5 quintillones de bytes de datos todos los días. Este aumento de los datos ha demostrado ser uno de los factores impulsores del crecimiento de la visión por computadora.
¿Cómo funciona la visión por computadora?
La visión por computadora es similar a resolver un rompecabezas en el mundo real. Imagina que tienes todas estas piezas de rompecabezas juntas y necesitas ensamblarlas para formar una imagen real. Así es exactamente como funcionan las redes neuronales dentro de una visión por computadora. A través de una serie de filtros y acciones, las computadoras pueden juntar todas las partes de la imagen y luego pensar por su cuenta. Sin embargo, a la computadora no solo se le da un rompecabezas de una imagen, sino que a menudo se alimenta con miles de imágenes que la entrenan para reconocer ciertos objetos.
Por ejemplo, en lugar de entrenar a una computadora para buscar orejas puntiagudas, colas largas, patas y bigotes que componen un gato, los programadores de software suben y alimentan millones de imágenes de gatos a la computadora. Esto permite al ordenador comprender las diferentes características que componen un gato y reconocerlo al instante.
Aplicaciones de visión por ordenador
La visión por computadora se está utilizando en más áreas de las que cabría esperar. Desde detectar signos tempranos de cáncer hasta permitir pagos automáticos en lugares minoristas, la visión por computadora se ha abierto camino en nuestras vidas. Aquí hay algunas aplicaciones más de visión por computadora:
- Reconocimiento facial – Snapchat, Instagram, Facebook y muchas otras aplicaciones de redes sociales utilizan algoritmos de detección facial para reconocerte en imágenes y aplicar filtros en tu cara.
- Vigilancia – Las cámaras de vigilancia utilizan visión por computadora para ayudar a detectar comportamientos sospechosos en lugares públicos y privados.
- Recuperación de imágenes – Google Images te ayuda a encontrar imágenes relevantes cuando subes una imagen. Hay diferentes algoritmos que analizan el contenido de la imagen cargada y devuelven resultados basados en el contenido mejor emparejado.
- Biometría – El reconocimiento de huellas dactilares y iris son algunos métodos comunes en la identificación biométrica que utilizan visión por computadora.
- Coches inteligentes – Los coches inteligentes utilizan la visión por computadora para detectar señales de tráfico y luces y otras características visuales cuando los coches van en modo automático.
Algoritmos de visión artificial
Los algoritmos de visión por computadora incluyen los diferentes métodos utilizados para comprender los objetos en las imágenes digitales y extraer datos de alta dimensión del mundo real para producir información numérica o simbólica. Hay muchos otros algoritmos de visión por computadora involucrados en el reconocimiento de cosas en las fotografías. Algunos comunes son:
- Clasificación de objetos – ¿Cuál es la categoría principal del objeto presente en esta fotografía?
- Identificación de objetos – ¿Cuál es el tipo de objeto presente en esta fotografía?
- Detección de objetos – ¿Dónde está el objeto en la fotografía?
- Segmentación de objetos – ¿Qué píxeles pertenecen al objeto de la imagen?
- Verificación del objeto – ¿El objeto está en la fotografía?
- Reconocimiento de objetos – ¿Cuáles son los objetos presentes en esta fotografía y dónde se encuentran?
- Detección de hitos de objetos – ¿Cuáles son los puntos clave para el objeto en esta fotografía?
Muchos otros algoritmos avanzados de visión por computadora, como la transferencia de estilo, la coloración, la estimación de poses humanas, el reconocimiento de acciones y más, se pueden aprender junto con algoritmos de aprendizaje profundo.
Beneficios de la visión por computadora
La visión por computadora puede automatizar varias tareas sin necesidad de intervención humana. Como resultado, proporciona a las organizaciones una serie de beneficios:
- Proceso más rápido y sencillo: los sistemas de visión artificial pueden llevar a cabo tareas repetitivas y monótonas a un ritmo más rápido, lo que simplifica el trabajo para los humanos.
- Mejores productos y servicios – Los sistemas de visión artificial que han sido entrenados muy bien cometerán cero errores. Esto resultará en una entrega más rápida de productos y servicios de alta calidad.
- Reducción de costos – Las empresas no tienen que gastar dinero en arreglar sus procesos defectuosos porque la visión por computadora no dejará espacio para productos y servicios defectuosos.
Desventajas de la visión por computadora
No hay tecnología libre de defectos, lo que es cierto para los sistemas de visión por computadora. Aquí hay algunas limitaciones de la visión por computadora:
- Falta de especialistas – Las empresas necesitan tener un equipo de profesionales altamente capacitados con un profundo conocimiento de las diferencias entre IA vs. Aprendizaje automático vs. Tecnologías de aprendizaje profundo para entrenar sistemas de visión por computadora. Se necesitan más especialistas que puedan ayudar a dar forma a este futuro de la tecnología.
- Necesidad de monitoreo regular – Si un sistema de visión por computadora se enfrenta a un fallo técnico o se descompone, esto puede causar inmensas pérdidas a las empresas. Por lo tanto, las empresas necesitan tener un equipo dedicado a bordo para monitorear y evaluar estos sistemas.
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