Visión por Computadora (Computer Vision)

 ¿Qué busca lograr?

La visión por computadora intenta que las máquinas puedan interpretar y actuar en función de información visual, de forma similar (o superior) al ojo humano. Pero mientras los humanos procesamos imágenes con facilidad, a las máquinas hay que enseñarles a reconocer patrones, formas y contextos usando datos.

¿Cómo funciona?

El proceso básico incluye varias etapas:

1. Captura de la imagen: Se obtiene una imagen o video desde una cámara, sensor o archivo.

2. Procesamiento de la imagen: Se limpia, mejora o transforma la imagen (por ejemplo, convertirla a blanco y negro, detectar bordes, etc.).

3. Extracción de características: El sistema busca elementos clave como líneas, colores, texturas o formas.

4. Clasificación e interpretación: Se usan algoritmos (como redes neuronales) para clasificar lo que ve la imagen: ¿es un rostro?, ¿un auto?, ¿una letra?, ¿una fruta?

5. Toma de decisiones: Según lo que “ve”, la máquina puede ejecutar una acción o enviar la información a otro sistema.

Técnicas más comunes

• Redes neuronales convolucionales (CNN): Excelentes para reconocer patrones visuales.

• Detección de objetos: Identifica y localiza objetos dentro de una imagen.

• Segmentación de imágenes: Divide una imagen en regiones para identificar distintas partes.

• Reconocimiento facial y de emociones.

• OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres): Extrae texto de imágenes.

Aplicaciones reales

• Salud: Diagnóstico médico a través de radiografías, resonancias, etc.

• Automóviles autónomos: Reconocimiento de peatones, señales de tráfico y obstáculos.

• Seguridad: Cámaras inteligentes, reconocimiento facial para control de acceso.

• Agricultura: Detección de plagas o madurez de frutas mediante drones con cámaras.

• Industria: Inspección de productos en cadenas de producción.

• Educación y accesibilidad: Lectores de imágenes para personas con discapacidad visual.

Ventajas

• Automatiza procesos visuales complejos.

• Mejora la precisión y rapidez del análisis de imágenes.

• Reduce errores humanos en tareas repetitivas o técnicas.

Desafíos

• Requiere gran cantidad de datos para entrenar los modelos.

• A veces, los sistemas pueden ser vulnerables a condiciones de luz, ángulos o ruido visual.

• Problemas éticos y de privacidad (especialmente con el reconocimiento facial).