Computer Vision: ¿Qué hay de nuevo?

En los últimos años, la Computer Vision ha crecido, gracias a la aparición de técnicas de Machine Learning cada vez más avanzadas que nos han permitido lograr un rendimiento comparable al del cerebro humano.

La creciente capacidad de analizar flujos de vídeo ha demostrado que Computer Visión es una de las soluciones de software más prometedoras en el campo de la Inteligencia Artificial. Cada vez más empresas dirigen su atención a esta tecnología para mejorar su rendimiento empresarial.

¿Cómo funcionan los algoritmos de visión por computadora y qué oportunidades pueden ofrecer?

LAS TAREAS DE LA Computer Vision

Los algoritmos de Computer Vision (CV) pueden realizar investigaciones en profundidad de una imagen, dependiendo de las técnicas utilizadas, el tipo de imagen y el tipo de tarea realizada. Los notables avances que está registrando el CV se deben principalmente al desarrollo de las técnicas de Deep Learning, la rama más avanzada del Machine Learning.

Entre las posibles tareas se encuentran:

• Clasificación de imágenes: análisis de contenido de imágenes y atribución de etiquetas semánticas;
• Detección de objetos: búsqueda e identificación de uno o más objetos dentro de una imagen o flujo de vídeo;
• Segmentación de objetos: de manera similar, para la detección de objetos, búsqueda de objetos dentro de imágenes o flujos de video. Cuando se detecta, los contornea con precisión. La segmentación puede hacerse más evidente por la presencia de «formas de color» alrededor de los objetos detectados; no incluye características de mejora de la imagen;
• Superresolución de imagen: redefinición de una imagen, aumentando su resolución y calidad de definición de imagen;
• Reconocimiento facial: reconocimiento facial de personas;
• Comparación de caras: la comparación de 2 caras, presentes en diferentes imágenes, con el objetivo de identificar si las caras pertenecen a la misma persona.
• Reconocimiento de acciones: identificación de una o más entidades y su relación en el tiempo y el espacio para identificar y describir acciones específicas;
• Reconocimiento de emociones: sentir el sentimiento de una imagen;
• Edición de imágenes: cambios en una imagen (ej: oscurecimiento de datos sensibles).

Además, hay varias maneras en que una arquitectura de Visión Artificial puede extraer información de las imágenes:

1. Características hechas a mano
2. Computer Visión Características
3. Características basadas en datos

Todos pueden ser seleccionados individualmente o combinados dependiendo de las necesidades del análisis. El primero se basa en el concepto de que los algoritmos pueden extraer y definir lo que es relevante en la imagen (ej. un color específico, forma, área, tamaño), mientras que el segundo se basa en la división en segmentos pequeños para permitir un análisis más profundo.

La verdadera frontera de la Computer Vision sin embargo, son las técnicas basadas en Data Driven Features, que permiten el reconocimiento y clasificación de imágenes sin tener que diseñar la fase de extracción de características que se lleva a cabo por redes neuronales.

¿Cómo funciona la CV?

¿Pero cómo reconoce una máquina los objetos en una secuencia de vídeo? Todo el sistema se basa en 3 pasos básicos:

1. Captura de imágenes: Las imágenes son capturadas por el ordenador, incluso en tiempo real, utilizando fotos o tecnología 3D, con el objetivo de analizarlas.

2. Procesamiento de imágenes: Los modelos de Deep Learning permiten que la máquina procese la imagen mediante tareas específicas. 

3. Interpretación de la imagen: Por último, la máquina identifica, comprende y clasifica la imagen procesada y realiza acciones o informes.

Machine Learning le permite entrenar sistemas para entender el contexto de una foto sobre la base de un conjunto de datos y de esta manera puede entender lo que representan todos los números que está analizando. De hecho, es esencial saber que una máquina no ve la imagen como la vemos, sino que observa un conjunto de números que deben procesarse e interpretarse de acuerdo a cómo están organizados.

Computer Visión puede entrenarse para volverse mejor y más hábil que la visión humana, de hecho cuando una imagen es ambigua podemos continuar entrenando el sistema con otros tipos de imágenes hasta que la computadora tenga suficientes datos para poder distinguirlas perfectamente.

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