Reconocimiento de imagen y Computer Vision, ambos son términos que son necesarios conocer. Aunque a menudo se usan indistintamente, la visión por computadora y el reconocimiento de imágenes son conceptos distintos y cada uno juega un papel importante en la Inteligencia Artificial (IA). A continuación, aclararemos los matices y complejidades entre estos 2 términos. ¡No se pude perder ningún detalle al respecto!
Reconocimiento de imagen y Computer Vision
Hay muchos aspectos que conocer pero ¡no se preocupe! aquí en TECHcetera estamos para ayudarle a comprender cualquier aspecto y estos 2 términos no serán la excepción. Sin más preámbulos ¡comencemos!
Visión por computadora: el alcance más amplio de la IA
La visión por computadora viene siendo una rama de la Inteligencia Artificial (IA), frecuentemente se le conoce como los “ojos” de la IA. Computer Vision representa un conjunto de técnicas destinadas a automatizar múltiples tareas mediante la interpretación y comprensión del contenido de imágenes digitales o transmisiones de video.
Es de resaltar que, las capacidades de la visión por computadora van más allá del mero análisis de imágenes. Abarca un extenso espectro de funcionalidades que incluyen; reconocimiento óptico de caracteres (OCR), reconocimiento facial y reconocimiento de iris, entre otras, cada una de las cuales tiene propósitos únicos y transformadores:
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): Vale la pena señalar que, la tecnología OCR es fundamental para convertir documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes capturadas con una cámara digital, en datos editables y con capacidad de búsqueda. Esta tecnología es realmente clave al momento de digitalizar textos impresos, permitiendo un procesamiento y gestión eficiente de los datos.
- Reconocimiento facial: Por su parte, esta tecnología implica reconocer y verificar la identidad de una persona en función de sus rasgos faciales. Sus aplicaciones son amplias y van desde la mejora de los sistemas de seguridad hasta incluso, el avance de los campos de la biometría y la robótica.
- Reconocimiento del iris: Otra faceta de la identificación biométrica, el reconocimiento del iris, el cual implica identificar individuos en función de los patrones únicos de sus iris. Dada la complejidad y singularidad de los patrones del iris, esta tecnología es reconocida por su confiabilidad y al mismo tiempo por su precisión en aplicaciones de seguridad.
Entonces, vale la pena recalcar que la visión por computadora no se trata solo del reconocimiento de imágenes. De hecho, la visión por computadora también abarca el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el reconocimiento facial y el reconocimiento del iris.
Reconocimiento de imágenes: un subconjunto especializado de la visión por computadora
Ahora bien, el reconocimiento de imágenes, por otro lado, es un subconjunto de la visión por computadora. El cual consiste en técnicas de detección, así como de análisis e interpretación de imágenes para favorecer la toma de decisiones. Funciona mediante una red neuronal entrenada mediante un conjunto de datos anotado.
Para ser más precisos, el reconocimiento de imágenes es un subconjunto especializado dentro del extenso espectro de la visión por computadora. Conlleva una serie de metodologías encaminadas a identificar y así mismo, descifrar el contenido de una imagen o parte de una imagen. Los sistemas de reconocimiento de imágenes, impulsados por redes neuronales entrenadas en conjuntos de datos ampliamente anotados, son expertos en tareas como las siguientes:
- Etiquetado de imágenes: Asignar etiquetas o rótulos relevantes a las imágenes, facilitando una organización y recuperación eficientes.
- Detección de objetos: Localizar e identificar objetos dentro de una imagen. Vital para cuantiosas aplicaciones, incluida la vigilancia y los vehículos autónomos.
- Segmentación: Dividir una imagen en segmentos para simplificar y/o cambiar la representación de una imagen, haciéndola más significativa y al mismo tiempo, más fácil de analizar.
