Visión Computacional: todo lo que necesitas saber
En el ámbito de la ciencia de la computación y la inteligencia artificial, la Visión Computacional ha ganado relevancia en el campo de la tecnología debido a su gran potencial de aplicación en el mundo real.
Sin embargo, a pesar de su crecimiento, muchas personas aún no comprenden completamente qué es la visión computacional. Si deseas saber para qué sirve y cómo funciona, continúa leyendo para obtener más información sobre esta importante área de la tecnología.
En este artículo encontrarás:
¿Qué es la Visión Computacional?
Componentes y Funcionamiento
Dónde puede aplicarse la visión computacional
Desafíos y Limitaciones
¡Buena lectura!
¿Qué es la Visión Computacional?
La Visión Computacional es un campo de la inteligencia artificial y procesamiento de imágenes que se centra en la capacidad de un sistema computacional para interpretar y comprender el mundo visual. En este sentido, esta área busca replicar la capacidad de los seres humanos para extraer información y significado de imágenes y vídeos.
Involucra el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten que las computadoras capturen, procesen, analicen y comprendan el contenido visual. En su sentido más amplio, la visión por computadora se utiliza en la vida cotidiana y en los negocios para llevar a cabo todo tipo de tareas, desde identificar enfermedades médicas en radiografías hasta identificar productos y dónde comprarlos.
Componentes y Funcionamiento
Antes de entender cómo funciona realmente la visión computacional, es importante comprender la visión humana. En resumen, la luz reflejada pasa por los ojos, es captada por la retina y enviada al cerebro a través del nervio óptico. Una vez recibida, los neuronas son responsables de procesar la imagen
Cuando se trata de visión computacional, el proceso es similar. En una máquina, las cámaras y sensores desempeñan el papel de los ojos, donde las redes neuronales integradas reciben las imágenes y, mediante algoritmos de inteligencia artificial, extraen información y las clasifican.
Captura de imágenes
Conocida como adquisición, la fase inicial de la visión computacional es responsable de la captura de imágenes. En esta fase, detalles como la intensidad de la luz, los colores y la profundidad se identifican mediante la interceptación de píxeles.
Procesamiento de imágenes
Después de la captura de imágenes, viene la fase de procesamiento de imágenes. En este momento, el software procesa la figura captada realizando ajustes como la reducción de ruido, corrección de color y luminosidad. Además, esta fase es responsable de optimizar el contraste y el brillo, mejorar la nitidez y realizar otras adaptaciones para mejorar la calidad de la imagen.
Análisis y toma de decisiones
La última fase es el análisis y la toma de decisiones, en la cual la máquina comenzará a entender la imagen recibida. Para esto, se le asigna una función compuesta por dos incógnitas independientes para facilitar la visualización por el hardware, convirtiéndola en una figura objetiva y única.
Con esto, se reconocen las características matemáticas de la imagen. La base para identificarlas en el software proviene del aprendizaje automático que permite la inteligencia artificial, lo que resulta en la clasificación de la figura visualizada.
Dónde puede aplicarse la visión computacional
Para ampliar el potencial uso de las tecnologías, existen diversas aplicaciones de la visión computacional. Entre ellas, destacan:
- Reconocimiento de objetos: uno de los usos más comunes es la identificación y localización de objetos específicos en una imagen o video, como automóviles en una carretera o rostros en una fotografía.
- Visión de máquina en vehículos autónomos: la visión computacional también se utiliza en la percepción y comprensión del entorno alrededor del vehículo, permitiendo la detección de objetos, identificación de señales de tráfico y peatones, así como la toma de decisiones para guiar el automóvil de manera segura.
- Salud y diagnóstico médico: los algoritmos de visión computacional pueden definir los resultados de diversos exámenes de imágenes, así como realizar análisis visuales microscópicos.
- Monitoreo de seguridad: la visión computacional no solo sirve para encontrar sospechosos en imágenes de seguridad, sino que también puede utilizarse en aplicaciones del sector financiero, redes sociales y otras plataformas para el inicio de sesión o la confirmación de operaciones.
- Realidad aumentada: al servir como base para superponer elementos virtuales al mundo real, la visión computacional permite interacciones inmersivas con objetos.
Desafíos y Limitaciones
A pesar de los avances significativos en las últimas décadas y de desempeñar un papel importante en diversas aplicaciones prácticas, la visión computacional aún presenta una serie de desafíos y limitaciones.
Precisión y exactitud
La captura y análisis de información visual requieren no solo la detección de patrones, sino también la interpretación precisa de estos patrones en contextos a menudo desafiantes. Variaciones en la iluminación, perspectiva, oclusiones y ruido pueden introducir errores en los análisis visuales, haciendo esencialmente imposible garantizar una precisión del 100%.
Además, la generalización para escenarios no vistos durante el entrenamiento y la capacidad de distinguir entre objetos visualmente similares son desafíos adicionales que pueden afectar la exactitud de los sistemas de visión por computadora.
Privacidad y ética
Otro desafío que presenta el campo de la visión computacional es la privacidad y ética, ya que el uso generalizado de cámaras y sistemas de reconocimiento facial, por ejemplo, genera preocupaciones sobre la vigilancia masiva, la recopilación indiscriminada de datos personales y el rastreo no autorizado de individuos.
La falta de regulación adecuada y directrices éticas claras también contribuye a estos desafíos, volviendo esencial abordar cuestiones éticas y de privacidad a medida que la visión computacional continúa desarrollándose e integrándose en nuestra sociedad.
Integración con IA
Además de las cuestiones éticas, otro desafío es la integración de la visión computacional con la inteligencia artificial (IA), presentando desafíos significativos debido a la complejidad y al procesamiento intensivo de datos requeridos por ambas disciplinas.
La visión computacional se ocupa del análisis de datos visuales, mientras que la IA implica la toma de decisiones basada en información. La fusión de estas tecnologías requiere no solo la extracción de recursos visuales, sino también la capacidad de comprender y contextualizar estos datos, a menudo en tiempo real.
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