¿Qué es la visión por computadora?

La visión por computadora es un campo de la ciencia informática y inteligencia artificial que permite a las computadoras interpretar y comprender información visual del mundo, como imágenes y vídeos.

¿Qué es la visión por computadora?

La visión artificial es un área de estudio multidisciplinaria dentro de la inteligencia artificial que se centra en permitir que las máquinas analicen, procesen y extraigan información significativa de datos visuales, como imágenes digitales, fotogramas de vídeo o transmisiones de cámara en tiempo real. Implica el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras replicar aspectos de la percepción visual humana, incluido el reconocimiento de objetos, la comprensión de escenas, el seguimiento del movimiento y la segmentación de imágenes.

Los sistemas de visión por computadora se basan en una combinación de técnicas matemáticas, aprendizaje automático, deep learningy procesamiento de imágenes para interpretar contenido visual, identificar patrones y tomar predicciones o decisiones basadas en esos datos. Estos sistemas pueden gestionar tareas que van desde la clasificación simple de imágenes hasta análisis complejos en tiempo real, lo que permite una amplia gama de aplicaciones en campos como la salud, la automoción, la fabricación, la seguridad y la robótica.

El objetivo final de la visión artificial es permitir que las máquinas adquieran una comprensión de alto nivel de su entorno visual e interactúen con él de manera significativa y autónoma.

¿La visión por computadora es IA o ML?

La visión por computadora es parte de la inteligencia artificial (IA) y a menudo utiliza aprendizaje automático (ML) Para lograr sus objetivos. Esto implica lo siguiente:

• En el nivel más alto, la visión por computadora cae dentro del paraguas más amplio de la IA porque permite a las máquinas imitar la percepción y comprensión de la información visual de manera similar a la humana.
• El aprendizaje automático es uno de los principales enfoques utilizados en la visión artificial para entrenar sistemas que reconozcan patrones, objetos y características en imágenes y vídeos.
• En la visión artificial moderna, el aprendizaje profundo (un subconjunto del aprendizaje automático) desempeña un papel dominante, en particular a través de redes neuronales convolucionales (CNN), que son muy eficaces en el procesamiento de datos visuales.

¿Cómo funciona la visión por computadora?

La visión artificial convierte los datos visuales a un formato digital que las computadoras pueden procesar, aplicando algoritmos para analizarlos e interpretarlos. Primero, se captura una imagen o un vídeo y se representa como una matriz de valores de píxeles. Se pueden aplicar técnicas de preprocesamiento, como la normalización, la reducción de ruido o los ajustes de color, para mejorar la calidad de los datos.

Los métodos de extracción de características identifican patrones, formas, texturas, bordes u otros detalles relevantes dentro de la entrada visual. La visión artificial tradicional se basa en algoritmos diseñados manualmente para la detección de características, mientras que los enfoques modernos suelen emplear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, especialmente redes neuronales convolucionales (CNN), para aprender automáticamente las características relevantes de grandes conjuntos de datos.

Estos modelos se entrenan con datos etiquetados para reconocer objetos, clasificar imágenes, detectar anomalías o segmentar escenas. Una vez entrenados, el sistema puede analizar nuevas entradas visuales, reconocer objetos, interpretar escenas y tomar decisiones o predicciones basadas en los patrones aprendidos. Durante este proceso, la visión artificial combina aspectos del procesamiento de imágenes, el reconocimiento de patrones y el modelado estadístico para permitir que las máquinas extraigan información significativa del contenido visual.

Aplicaciones de visión artificial

A continuación se muestra una lista de aplicaciones clave de visión artificial, cada una de ellas explicada brevemente:

• Detección de objetosIdentifica y localiza múltiples objetos en una imagen o video. Es común en vigilancia, análisis de comercio minorista y vehículos autónomos para detectar peatones, vehículos u obstáculos.
• Clasificación de la imagenAsigna una etiqueta a una imagen completa según su contenido. Se utiliza en imágenes médicas para clasificar enfermedades, en agricultura para detectar la salud de los cultivos o en redes sociales para etiquetar fotos.
• Reconocimiento facialIdentifica o verifica a las personas basándose en sus rasgos faciales. Se aplica en sistemas de seguridad, usuarios... autenticación, y organización de fotografías.
• Segmentación de imagenDivide una imagen en segmentos o regiones para simplificar el análisis. Es fundamental en diagnósticos médicos (p. ej., detección de tumores), imágenes satelitales y conducción autónoma para una comprensión precisa de la escena.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)Convierte el texto de las imágenes en texto legible por máquina. Útil para la digitalización de documentos, el reconocimiento de matrículas y la entrada automática de datos.
• Estimación de posesDetermina la posición y la orientación de una persona u objeto. Se utiliza en la interacción persona-computadora, el análisis deportivo y los sistemas de captura de movimiento.
• Reconstrucción 3DCrea modelos 3D a partir de imágenes o vídeos 2D. Se aplica en realidad virtual, arquitectura y navegación autónoma para crear mapas espaciales.
• Análisis de imágenes médicasProcesa exploraciones médicas como resonancias magnéticas, tomografías computarizadas o radiografías para ayudar en el diagnóstico, la planificación del tratamiento y el seguimiento.
• Vehículos autónomosProcesa datos de cámaras y sensores para detectar carriles, señales, obstáculos y otros vehículos, lo que permite la funcionalidad de conducción autónoma.
• inspección de calidad. Se utiliza en la fabricación para detectar defectos, medir dimensiones y garantizar la consistencia del producto mediante inspecciones visuales automatizadas.
• Realidad aumentada (AR). Integra objetos virtuales en entornos del mundo real al reconocer y rastrear superficies y objetos físicos en tiempo real.

Herramientas de visión artificial

A continuación se muestra una lista de herramientas de visión artificial ampliamente utilizadas, cada una con una breve explicación:

• OpenCVUna biblioteca de visión artificial de código abierto que proporciona un amplio conjunto de herramientas para el procesamiento de imágenes y vídeos, incluyendo detección de objetos, extracción de características, transformación de imágenes e integración de aprendizaje automático. Es compatible con múltiples... lenguajes de programación y se utiliza ampliamente tanto para investigación como para producción.
• TensorFlowUn marco de aprendizaje automático de código abierto que incluye módulos para visión artificial, especialmente a través de TensorFlow Lite, TensorFlow Hub y la API de detección de objetos de TensorFlow. Se utiliza comúnmente para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo para tareas como la clasificación de imágenes, la segmentación y la detección de objetos.
• PyTorchUna biblioteca de aprendizaje profundo popular que ofrece flexSu paquete Torchvision ofrece gran compatibilidad con la visión artificial. Se utiliza ampliamente tanto en la investigación académica como en la industria para el desarrollo de redes neuronales convolucionales y otros modelos de aprendizaje profundo.
• KerasUna API de aprendizaje profundo de alto nivel que simplifica la creación, el entrenamiento y la implementación. redes neuronalesKeras, que suele utilizarse con TensorFlow como backend, ofrece herramientas accesibles para tareas de clasificación de imágenes, segmentación y detección de objetos.
• Caja de herramientas de visión artificial de MATLABUna herramienta comercial que ofrece funciones integradas para procesamiento de imágenes, extracción de características, visión 3D y seguimiento de objetos. Se utiliza frecuentemente en aplicaciones académicas, de investigación e ingeniería que requieren modelado y simulación matemática.
• Reconocimiento de amazonas. La cloudServicio de AWS basado en IA que ofrece modelos preentrenados para análisis facial, detección de objetos y escenas, extracción de texto y análisis de video. Permite a los desarrolladores integrar capacidades de visión artificial sin tener que crear modelos desde cero.
• Google Cloud Visión AI. La cloud-Basado API que permite a los desarrolladores analizar imágenes para la detección de objetos, extracción de texto, reconocimiento facial y moderación de contenido utilizando modelos previamente entrenados de Google.
• Visión por computadora de Microsoft AzureParte de Azure Cognitive Services, este cloudLa herramienta basada en IA proporciona API para análisis de imágenes, OCR, reconocimiento facial y detección de objetos, lo que permite a las empresas agregar capacidades de visión a sus aplicaciones sin una gran experiencia en ML.
• EtiquetaImg. Un De código abierto Herramienta de anotación de imágenes que permite etiquetar imágenes manualmente para el aprendizaje supervisado. Admite diversos formatos de anotación, necesarios para el entrenamiento de modelos personalizados de detección de objetos.
• YOLO (Solo se mira una vez)Un sistema de detección de objetos en tiempo real conocido por su velocidad y precisión. Divide las imágenes en cuadrículas y predice directamente los cuadros delimitadores y las probabilidades de clase, lo que lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real.
• detector2Una biblioteca de Facebook AI Research (FAIR) para la detección y segmentación de objetos basada en PyTorch. Admite tareas avanzadas como la segmentación de instancias, la detección de puntos clave y la segmentación panóptica con alta precisión.

Ejemplos de visión artificial

A continuación se muestran algunos ejemplos prácticos de visión artificial en acción:

• Vehículos autónomosLos coches autónomos utilizan visión artificial para reconocer señales de tráfico, detectar otros vehículos, peatones, marcas de carril y obstáculos, lo que les permite circular con seguridad.
• Diagnóstico médicoLos sistemas impulsados ​​por IA analizan imágenes médicas como radiografías, resonancias magnéticas o tomografías computarizadas para detectar enfermedades como cáncer, fracturas o trastornos neurológicos, ayudando a los médicos en el diagnóstico.
• Automatización del pago en tiendas minoristasLos sistemas de pago automatizados utilizan cámaras para identificar los productos a medida que los clientes los colocan en las bolsas, eliminando la necesidad de escanear códigos de barras.
• Seguridad y vigilanciaEl reconocimiento facial y la detección de objetos se utilizan en sistemas de vigilancia para identificar personas, monitorear espacios públicos y detectar actividades sospechosas.
• Control de calidad de fabricaciónLos sistemas de visión inspeccionan los productos en las líneas de montaje para detectar defectos, verificar las dimensiones y garantizar una calidad constante del producto.

¿Qué habilidades se necesitan para la visión por computadora?

La visión artificial requiere una combinación de habilidades técnicas y analíticas en múltiples disciplinas. Es fundamental tener sólidos conocimientos de programación, especialmente en lenguajes como Python or C + +, que se utilizan comúnmente para implementar algoritmos de visión y utilizar bibliotecas como OpenCV, TensorFlow y PyTorch.

Un conocimiento sólido de matemáticas, en particular álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística, es fundamental, ya que muchos algoritmos de visión se basan en estos fundamentos para la transformación de imágenes, la extracción de características y la optimización de modelos. El dominio del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es fundamental, ya que la visión artificial moderna depende en gran medida de redes neuronales convolucionales y otros modelos de aprendizaje avanzado para analizar datos visuales complejos.

El conocimiento de técnicas de procesamiento de imágenes, como el filtrado, la detección de bordes y las transformaciones del espacio de color, también es necesario para gestionar eficazmente las entradas visuales sin procesar. Además, la familiaridad con las herramientas de anotación de datos, la preparación de conjuntos de datos y las técnicas de evaluación de modelos facilita el desarrollo y la validación de sistemas de visión artificial.

Experiencia con cloud Los servicios, las GPU y los marcos de implementación pueden ser valiosos para escalar e integrar modelos de visión en entornos de producciónPor último, pueden requerirse sólidas habilidades de resolución de problemas y conocimientos específicos del dominio según el área de aplicación, como la atención médica, la conducción autónoma o la robótica.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la visión por computadora?

La visión artificial ofrece potentes capacidades que permiten a las máquinas interpretar la información visual y actuar sobre ella, lo que conduce a la automatización, una mayor precisión y nuevas aplicaciones en diversos sectores. Sin embargo, también presenta desafíos relacionados con la calidad de los datos, los requisitos computacionales y las cuestiones éticas.

Ventajas de la visión artificial

A continuación se muestra una lista de ventajas de la visión por computadora con breves explicaciones:

• Automatización de tareas visualesLa visión artificial permite que las máquinas realicen tareas que normalmente requieren inspección visual humana, lo que reduce el trabajo manual y aumenta la eficiencia operativa.
• Alta precisión y consistenciaLos sistemas de visión artificial adecuadamente entrenados pueden alcanzar altos niveles de precisión, a menudo superando el desempeño humano en tareas visuales repetitivas o complejas, manteniendo al mismo tiempo resultados consistentes sin fatiga.
• Procesamiento en tiempo realLos modelos modernos de visión artificial pueden analizar imágenes y transmisiones de vídeo en tiempo real, lo que resulta fundamental para aplicaciones como vehículos autónomos, vigilancia de seguridad y automatización industrial.
• EscalabilidadUna vez implementados, los sistemas de visión artificial pueden procesar grandes volúmenes de datos visuales simultáneamente, lo que permite a las empresas escalar sus operaciones sin aumentar proporcionalmente los costos laborales.
• En ahorro de costesAl automatizar los procesos de inspección, monitoreo y clasificación, las organizaciones pueden reducir los gastos laborales, minimizar errores y disminuir los costos operativos a lo largo del tiempo.
• Seguridad mejoradaLa visión artificial permite monitorear entornos peligrosos o realizar inspecciones peligrosas, reduciendo la exposición humana a condiciones inseguras en industrias como la minería, la manufactura y la construcción.
• Conocimientos basados ​​en datosLos datos visuales procesados ​​mediante visión artificial se pueden utilizar para extraer información valiosa, mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y mejorar la calidad del producto.

Desventajas de la visión artificial

A continuación se muestra una lista de las principales desventajas de la visión por computadora, cada una explicada:

• Altos requisitos computacionalesEl entrenamiento y la ejecución de modelos avanzados de visión artificial, especialmente sistemas de aprendizaje profundo, exigen una potencia de procesamiento significativa, que a menudo requiere GPU o especializado hardware, lo que aumenta los costos.
• Dependencia de datosLos sistemas de visión artificial requieren conjuntos de datos grandes, diversos y de alta calidad para lograr un rendimiento confiable. Recopilación, etiquetado y... administrar Estos conjuntos de datos pueden consumir mucho tiempo y resultar costosos.
• Sensibilidad a las condiciones ambientales.El rendimiento puede degradarse en condiciones de poca iluminación, oclusiones, baja calidad de imagen o cambios en el ángulo de la cámara, lo que hace que el sistema sea menos confiable en entornos reales no controlados.
• Desarrollo y mantenimiento complejosLa construcción de modelos precisos a menudo implica el diseño de algoritmos complejos, el ajuste de parámetros y el monitoreo continuo para garantizar un rendimiento constante a medida que evolucionan las condiciones de entrada.
• Privacidad y preocupaciones éticasAplicaciones como el reconocimiento facial plantean graves problemas éticos relacionados con la vigilancia, el consentimiento y la privacidad de los datos, que requieren regulaciones estrictas y un uso responsable.
• Generalización limitadaMuchos modelos de visión artificial tienen dificultades para generalizar más allá de los datos con los que fueron entrenados. Pueden fallar al enfrentarse a escenarios desconocidos, variaciones o casos extremos poco comunes.
• Costo de implementaciónEl desarrollo y la implementación de soluciones de visión artificial implican costos relacionados con hardware, software, infraestructura de datos y experiencia especializada, que pueden no ser factibles para todas las organizaciones.

¿Cuál es el futuro de la visión artificial?

Se espera que la visión artificial se integre aún más en las tecnologías cotidianas, impulsada por los avances en aprendizaje profundo, computación de borde y capacidades de procesamiento en tiempo real. Los modelos son cada vez más eficientes, lo que permite su implementación en dispositivos más pequeños y de bajo consumo, como teléfonos inteligentes, drones y... Industria XNUMX sensores, expandiendo las aplicaciones de visión por computadora más allá data centers.

Las técnicas de aprendizaje autosupervisado y no supervisado están reduciendo la dependencia de grandes conjuntos de datos etiquetados, lo que agiliza y facilita el desarrollo. En los sectores de la salud, los vehículos autónomos, la robótica y la automatización industrial, la visión artificial desempeñará un papel cada vez más importante en la toma de decisiones, el diagnóstico y la eficiencia operativa.

Consideraciones éticas, como la protección de la privacidad, la mitigación de sesgos y la gobernanza responsable de la IA, cobrarán mayor importancia a medida que los sistemas de visión se generalicen. La integración interdisciplinaria con el procesamiento del lenguaje natural, el modelado 3D y los sistemas de IA multimodal mejorará aún más la capacidad de la visión artificial para interpretar entornos complejos e interactuar de forma más natural con los humanos.