Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes es una tecnología que emplea inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para reconocer y categorizar objetos, personas u otros componentes visuales en imágenes o videos digitales (lugares, acciones, animales o texto de imágenes o videos). El proceso implica examinar e interpretar varias características visuales de la imagen o video, incluyendo su color, textura, forma y contexto, para determinar su contenido.
Las personas usan reconocimiento facial en sus teléfonos inteligentes y escáneres de código de barras a diario sin darse cuenta.
Las tecnologías de IA están cambiando continuamente hacia algo extremadamente poderoso, y se dice que apenas estamos comenzando a entender hasta dónde podrían llevarnos.
Contenido
Reconocimiento de imágenes - Técnicas
El reconocimiento de imágenes incluye clasificación, etiquetado, segmentación y detección de objetos.
- Clasificación
El objetivo es seleccionar imágenes e identificar la categoría a la que pertenecen.
- Etiquetado (o marcado)
Se pueden etiquetar varios objetos dentro de una imagen. El etiquetado es un tipo de clasificación con un nivel más alto de precisión.
- Segmentación
Podemos identificar los elementos de una imagen hasta el píxel más cercano usando la segmentación como técnica de clasificación.
- Detección de objetos
La detección se utiliza para localizar un objeto específico dentro de las imágenes. Una vez que los objetos son detectados, aparece un cuadro alrededor de ellos.
En comparación con la inspección manual de imágenes, el reconocimiento de imágenes acelera las tareas y procesa las imágenes con mayor precisión.
En muchas aplicaciones, el reconocimiento de imágenes es una técnica vital y es el principal impulsor en aplicaciones de aprendizaje profundo en imágenes, como se indica a continuación:
- CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES
Basado en el contenido de la imagen, las imágenes se categorizan usando esta técnica. La clasificación de imágenes es útil en aplicaciones de comercio electrónico, como sistemas de recomendación y recuperación de imágenes.
- CONDUCCIÓN AUTOMATIZADA
La conducción automatizada es vital para las aplicaciones de conducción autónoma y puede reconocer peatones y señales de carretera o tráfico en imágenes.
- INSPECCIÓN VISUAL
La inspección visual identifica rápidamente partes como defectuosas y no defectuosas. Por esta razón, miles de piezas de líneas de ensamblaje pueden ser inspeccionadas rápidamente.
- ROBÓTICA
El reconocimiento de imágenes se utiliza en robótica para detectar objetos y mejorar la navegación autónoma identificando los objetos en su camino o localizaciones.
Al identificar escenas u objetos en imágenes, el reconocimiento de imágenes es la tecnología central en la base de las siguientes aplicaciones de aprendizaje profundo en imagen. Después de identificar objetos y escenas, toda esta información puede usarse para tomar decisiones como parte de un sistema más grande. En otras palabras, permite mejores decisiones al ofrecer una visión más profunda del sistema.
Beneficios
La tecnología de reconocimiento de imágenes beneficia significativamente a varias industrias, tales como una mejora en la precisión, eficiencia y seguridad.
Las empresas pueden optimizar sus operaciones y ofrecer a sus clientes mejores servicios y productos usando modelos avanzados de IA, software de reconocimiento y arquitecturas de redes neuronales.
A continuación, algunos de los beneficios del reconocimiento de imágenes:
- Eficiencia y automatización
Las técnicas de anotación de imágenes se utilizan para identificar y etiquetar datos, mejorando la eficiencia simultáneamente. El software de reconocimiento automatiza el proceso de analizar grandes cantidades de datos procesando imágenes de manera eficiente y rápida.
- Mejora de la precisión
El reconocimiento de imágenes utiliza modelos avanzados de IA y arquitectura de redes neuronales para clasificar y etiquetar imágenes. Este proceso incluye reconocimiento de patrones, extracción de características y funciones de activación, ofreciendo precisión y alta exactitud.
- Mejora la seguridad
Esta tecnología se utiliza en sistemas de vigilancia y seguridad: Usando modelos de reconocimiento para rastrear y detectar vehículos o personas Para identificar amenazas potenciales.
- Personalización
El software de reconocimiento de imágenes también puede usarse para personalizar las experiencias de los usuarios en redes sociales, publicidad y comercio electrónico. Esto es posible al analizar etiquetas e imágenes generadas por los usuarios: el software ofrece contenido relevante y recomendaciones de productos.
- Dominio médico
El reconocimiento de imágenes se utiliza en diagnóstico médico - análisis de imágenes médicas. Este software puede identificar y diagnosticar con alta precisión condiciones médicas. Además, los modelos de IA pueden entrenarse para reconocer patrones específicos en imágenes médicas, ayudando a los médicos a ofrecer diagnósticos más precisos y mejores cuidados y tratamientos para sus pacientes.
Conclusión - Por qué el reconocimiento de imágenes es importante
Hay muchas aplicaciones donde podemos usar software de reconocimiento de imágenes, comenzando con sistemas de vigilancia y seguridad, vehículos autónomos, diagnóstico médico y comercio electrónico (publicidad y redes sociales).
Las grabaciones de vigilancia se analizan usando algoritmos particulares de reconocimiento de imágenes para detectar y rastrear vehículos, personas y condiciones médicas (usando reconocimiento de imágenes para imágenes médicas). Al mismo tiempo, las fotos en redes sociales pueden escanearse para identificar y reconocer rostros.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo = estos dos son campos relacionados que involucran el uso de algoritmos para aprender de los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático se usan para diversas tareas, como clasificación, regresión y agrupamiento. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático, que implica entrenar redes neuronales profundas para aprender de grandes conjuntos de datos.
Red neuronal = algoritmo de aprendizaje automático inspirado y creado según la función y estructura del cerebro humano. De manera similar, una red neuronal consta de nodos/neurona interconectados que pueden aprender a reconocer patrones en los datos dados y hacer clasificaciones o predicciones.
Red neuronal convolucional (CNN) se usa a menudo para tareas de reconocimiento de imágenes. La CNN consiste en capas convolucionales que pueden aplicar filtros a las imágenes de entrada para extraer características, seguidas de capas pool que reducen las dimensiones espaciales de las características. Finalmente, son capas completamente conectadas que usan las características extraídas para hacer predicciones. Las redes neuronales convolucionales - CNNs - están diseñadas para trabajar con datos de imágenes. Por esta razón, usan capas convolucionales para extraer características de las imágenes de entrada. Otras capas luego procesan estas características en la red para hacer predicciones o clasificaciones.
Datos de entrenamiento = datos usados para entrenar algoritmos de aprendizaje automático o redes neuronales. Típicamente, consiste en ejemplos etiquetados que los algoritmos y redes usan para aprender patrones y hacer predicciones sobre datos nuevos y no vistos.
Imagen de entrada = es una imagen que se alimenta a un algoritmo de aprendizaje automático o red neuronal para su procesamiento. Las imágenes de entrada a menudo se preprocesan y estandarizan para mejorar la precisión de las aplicaciones de reconocimiento de imágenes.
Referencias
Science Direct, Reconocimiento de imágenes, https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/image-recognition