C++ / IA – Computer vision

Bienvenidos sean a este post, hoy hablaremos un poco sobre un sub-campo de IA.

La vision de la computadora es un campo integral de estudios y posee un monton de proyectos de investigacion en desarrollo. Tiene multiples aplicacciones en una gran cantidad de areas, si tomamos el caso que mencionamos en el post anterior un ejemplo es el reconocimiento facial a traves de un software aplicado en distintas camaras en una ciudad para encontrar y determinar sospechosos de un crimen,, o un software de reconocimiento de caracter optico que produce texto de imagenes conteniendolas. Si esto lo combinamos con tecnologias de AR (Realidad Aumentada) este software puede traducir texto en imagenes a un lenguaje familiar para el usuario.

Este tipo de estudio va progresando dia a dia, si lo combinamos con sistemas de IA es el que permite a las maquinas percibir al mundo tal cual como es. Por esto, tareas simples para nosotros puede ser dificil de implementar en este campo. Tomemos como ejemplo cuando vemos un objeto en una imagen, con simplemente verla ya podemos hacernos una idea aproximada de sus dimensiones pero que sucede si tenemos una bicicleta que se ve de frente? Aunque no sea aclarado, con simplemente ver la imagen nos daremos cuenta que es una bicicleta pero una maquina no. Otro que puede surgir es si en lugar de una foto, este fuera un dibujo. Si es un dibujo basico, la maquina no tiene forma de determinar que es una rueda sino que simplemente lo toma como una parte mas del cuadro de la bicicleta. Y no solamente eso, sino que tampoco puede determinar que existe una segunda rueda, la cual no es visible en la imagen. Y tampoco puede determinar correctamente el tamaño, y tal como mencionamos anteriormente una tarea tan simple para nosotros puede resultar muy compleja para la maquina.

Por esta razon, las tareas tipicas son el reconocimiento de objetos, identificacion y deteccion. Cuando hablamos de reconocimiento de objetos nos referimos al entendimiento de que el objeto es un vehiculo en la imagen de ejemplo que mencionamos. La identificacion es el reconocimiento de un objeto en la imagen, por ejemplo la rueda de la bicicleta. Y por ultimo, la deteccion de un objeto podemos utilizarlo para detectar areas corruptas de la bicicleta a partir de la imagen. Esta tareas unidas con Machine Learning pueden ayudar a la maquina a tener una mejor comprension del entorno tal como lo hacemos nosotros.

En resumen, hoy hemos visto uno de los sub-campos de la IA, en este caso una encargada del reconocimiento visual para la misma, hemos mencionado algunas tareas que puede realizar, asi como tambien una serie de ejemplos donde aplicarla. Espero les haya resultado de utilidad sigueme en tumblr, Twitter o Facebook para recibir una notificacion cada vez que subo un nuevo post en este blog, nos vemos en el proximo post.