Reconocimiento de imágenes
Qué es y por qué es importante
El reconocimiento de imágenes es un campo de la inteligencia artificial que entrena a los ordenadores para interpretar y entender el mundo visual. Con el uso de imágenes digitales de cámaras y vídeos y de modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar de forma precisa, así como clasificar objetos y después reaccionar ante lo que «ven».
Historia del reconocimiento de imágenes
Los primeros experimentos de reconocimiento de imágenes tuvieron lugar en la década de 1950, con el uso de algunas de las primeras redes neuronales tcon el fin de detectar los bordes de un objeto y de clasificar objetos sencillos en categorías, como círculos y cuadrados. En la década de 1970, el primer uso comercial del reconocimiento de imágenes interpretó texto mecanografiado o escrito a mano mediante el reconocimiento óptico de caracteres.
AA medida que Internet fue madurando en la década de 1990 y permitiendo la disponibilidad de grandes cantidades de imágenes en línea para su análisis, los programas de reconocimiento facial prosperaron. Estos conjuntos crecientes de datos contribuyeron a que las máquinas pudieran identificar a personas concretas en fotografías y vídeos.
En la actualidad, una serie de factores han convergido para provocar un renacimiento en el reconocimiento de imágenes:
La tecnología móvil con cámaras incorporadas ha saturado el mundo de fotos y vídeos.
La potencia informática ha pasado a ser más asequible y fácilmente accesible.
El hardware diseñado para el reconocimiento de imágenes y para el análisis tiene una disponibilidad más amplia.
Nuevos algoritmos, como las redes neuronales convolucionales, pueden sacar partido de las capacidades del hardware y el software.
Los efectos de estos avances en el campo del reconocimiento de imágenes han sido asombrosos. Los índices de precisión en la identificación y clasificación de objetos han pasado del 50 al 99 % en menos de una década, y los sistemas actuales son más precisos que los humanos en la rápida detección y reacción ante entradas visuales.
Una nueva era del tratamiento del cáncert
Los métodos tradicionales para la evaluación de tumores cancerosos son increíblemente lentos. Basados en una cantidad limitada de datos, tales métodos pueden conducir a errores y son propensos a la subjetividad. Trabajando con SAS, el centro médico Ámsterdam UMC ha transformado las evaluaciones de tumores a través de la inteligencia artificial. Al utilizar tecnología de reconocimiento de imágenes y modelos de aprendizaje profundo para aumentar la velocidad y la precisión de las evaluaciones de respuesta a la quimioterapia, los médicos pueden identificar más rápido a los pacientes de cáncer que son candidatos a la cirugía, y con una precisión capaz de salvar vidas.
El reconocimiento de imágenes es similar a un puzzle
Los ordenadores reúnen imágenes visuales de la misma forma en la que se puede encajar un puzzle.
Piensa en cómo se forma un puzle. Necesitas juntar todas esas piezas para crear una imagen. Así funcionan las redes neuronales para el reconocimiento de imágenes. Distinguen muchas partes diferentes de la imagen, identifican los bordes y seguidamente moldean los subcomponentes. Mediante el filtrado y una serie de acciones a través de las capas de la red profunda, pueden juntar todas las piezas de una imagen, prácticamente de la misma forma en la que harías un puzlze.
TEl ordenador no cuenta con una imagen final de referencia en la caja del puzle, sino que suele disponer de cientos o miles de imágenes relacionadas para entrenarse en el reconocimiento de objetos concretos.
En lugar de entrenar a los ordenadores para que busquen bigotes, colas y orejas puntiagudas para reconocer a un gato, los programadores suben millones de fotografías de gatos, y a continuación el modelo aprende por su cuenta las diferentes características que componen un gato.
Reconocimiento de imágenes en el mundo actual
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¿Quién usa el reconocimiento de imágenes?
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El reconocimiento de imágenes es una de las cosas más significativas que han surgido del mundo del aprendizaje profundo y de la inteligencia artificial. Los avances que el aprendizaje profundo ha aportado al campo del reconocimiento de imágenes lo han diferenciado verdaderamente del resto. Wayne Thompson Científico de datos SAS
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Cómo funciona el reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes funciona en tres pasos básicos:
Adquisición de una imagen
Las imágenes, incluso en grandes conjuntos, se pueden adquirir en tiempo real a través de vídeo, fotografías o tecnología 3D para su análisis.
Procesamiento de la imagen
Los modelos de aprendizaje profundo automatizan gran parte de este proceso, pero los modelos suelen entrenarse alimentado primero miles de imágenes etiquetadas o identificadas previamente.
Entendimiento de la imagen
El último paso es el interpretativo, en el que se identifica o clasifica un objeto.
Los sistemas actuales de IA pueden ir un paso más allá y realizar acciones basadas en un entendimiento de la imagen. Existen muchos tipos de reconocimiento de imágenes que se utilizan de diferentes formas:
- La segmentación de la imagen divide una imagen en múltiples regiones o fragmentos que se examinan por separado.
- La detección de objetos identifica un objeto específico en una imagen. La detección de objetos avanzada reconoce muchos objetos en una única imagen: un campo de fútbol, un jugador ofensivo, un jugador de defensa, un balón y así sucesivamente. Estos modelos hacen uso de una coordenada X, Y para crear una caja delimitadora e identificar todos los componentes de la caja.
- El reconocimiento facial es un tipo avanzado de detección de objetos que no solo reconoce un rostro humano en una imagen, sino que identifica a una persona en concreto.
- La detección de bordes es una técnica utilizada para identificar el borde exterior de un objeto o paisaje para la mejor identificación del contenido de la imagen.
- La detección de patrones es un proceso de reconocimiento de formas, colores y otros indicadores visuales en imágenes que se repiten.
- La clasificación de imágenes agrupa imágenes en diferentes categorías.
- La coincidencia de rasgos es un tipo de detección de patrones que hace coincidir similitudes en imágenes para contribuir a su clasificación.
Las aplicaciones sencillas de reconocimiento de imágenes pueden utilizar únicamente una de estas técnicas, pero usos más avanzados, como el reconocimiento de imágenes de coches autopropulsados, se basan en múltiples técnicas para lograr su objetivo.
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