En el presente ámbito de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, la identificación de imágenes y la visión por computadora se posicionan como dos de las corrientes más emergentes. Ambos dominios se encargan de trabajar con la determinación de características visuales, por lo que a menudo se usan de forma intercambiable los términos. A pesar de ciertas semejanzas, tanto la visión por computadora como el reconocimiento de imágenes representan tecnologías, conceptos y aplicaciones diferentes.
En este artículo llevaremos a cabo una comparación entre la percepción computacional y el reconocimiento de imágenes, adentrándonos en sus diferencias, similitudes y las metodologías empleadas. Entonces, comencemos.[automatic_youtube_gallery type="search" search="Diferencias entre Reconocimiento de Imágenes y Visión por Computadora: ¿Cuáles son?" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
¿En qué consiste la identificación de imágenes?
La identificación de imágenes se considera una rama de la inteligencia artificial contemporánea que permite a las computadoras detectar o reconocer modelos u objetos en representaciones gráficas digitales. Esta capacidad de identificación de imágenes confiere a las máquinas la aptitud de reconocer objetos, personas, lugares y textos en cualquier representación visual.
El propósito principal del empleo de la identificación de imágenes se centra en la clasificación de representaciones gráficas basándose en etiquetas y categorías predefinidas tras el análisis e interpretación del contenido visual con el fin de extraer información significativa. Por ejemplo, cuando el algoritmo de identificación de imágenes se implementa de manera adecuada, puede localizar y etiquetar al perro que figura en la representación gráfica.
¿Cómo opera la identificación de imágenes?
En esencia, un algoritmo de identificación de imágenes habitualmente utiliza modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con el fin de localizar objetos a través del análisis de cada píxel de una imagen. El algoritmo de identificación de imágenes se nutre de tantas imágenes etiquetadas como sea viable con la finalidad de entrenar al modelo para que logre reconocer los objetos en las imágenes.
El ciclo de la identificación de imágenes generalmente se compone de los siguientes tres pasos.
Colección y datos
El primer paso conlleva la recolección y etiquetado de un conjunto de imágenes. Por ejemplo, una imagen que exhiba un automóvil debe etiquetarse como «automóvil». Es usual que, cuanto mayor sea el conjunto de datos recolectados, se obtendrán resultados más precisos.
Enseñanza de redes neuronales en el conjunto de datos
Una vez que las imágenes hayan sido etiquetadas, se procede a transmitirlas a las redes neuronales para su formación. Los programadores generalmente prefieren emplear redes neuronales convolucionales o CNN para la identificación de imágenes debido a que los modelos de CNN tienen la capacidad de detectar características sin requerir de intervención humana adicional.
Pruebas y predicción
Después de que el modelo haya sido enseñado con el conjunto de datos, se alimenta con un conjunto de datos de “Prueba” que contiene imágenes aún no vistas para comprobar los resultados. El modelo utilizará el aprendizaje adquirido del conjunto de datos de prueba para predecir objetos o patrones presentes en la imagen e intentará reconocerlos.
¿En qué consiste la percepción computacional?
La percepción computacional corresponde a una rama de la IA contemporánea que faculta a las computadoras para detectar o localizar patrones u objetos en medios digitales, como lo son las imágenes y los vídeos. Los modelos de percepción computacional tienen la capacidad de analizar una imagen para localizar o clasificar un objeto dentro de esta e incluso reaccionar ante tales objetos.
El propósito principal de los modelos de visión por computadora va más allá de la simple detección de un objeto en una imagen, además interactúan y reaccionan al encuentro de estos objetos. Por ejemplo, en la siguiente imagen, el modelo de percepción computacional puede identificar el objeto enmarcado (un scooter) pero también es capaz de registrar el movimiento del objeto en cuestión dentro de ese encuadre.
¿Cómo opera la visión por computadora?
Un algoritmo de visión por computadora opera de manera similar a como lo hace un algoritmo de identificación de imágenes, a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para detectar objetos en una imagen analizando cada píxel individual. El funcionamiento de un algoritmo de visión por máquina puede resumirse en los siguientes pasos:
Adquisición y preprocesamiento de datos
El primer paso es recoger una cantidad suficiente de datos que puede incluir imágenes, GIFs, vídeos o transmisiones en tiempo real. Luego, los datos se procesan previamente para eliminar cualquier perturbación u objetos no deseados.
Extracción de atributos
Luego, los datos de entrenamiento se introducen en el modelo de percepción computacional para extraer atributos relevantes de los datos. Después, el modelo localiza y sitúa los objetos dentro de los datos y la clasifica según etiquetas o categorías predefinidas.
Segmentación y análisis semántico
Posteriormente, la imagen se segmenta en diferentes componentes agregando etiquetas semánticas a cada píxel. Después, los datos son procesados y analizados en función de los requerimientos del cálculo en cuestión.
¿En qué se diferencian la identificación de imágenes y la percepción computacional?
Aunque tanto la identificación de imágenes como la percepción visual operan sobre el mismo principio básico de identificación de objetos, difieren en términos de su alcance y metas, nivel de análisis de los datos e implicación de técnicas. Echemos un vistazo a cada uno de ellos individualmente.
Alcance y metas
El propósito principal de la identificación de imágenes es localizar y categorizar objetos o patrones que se encuentren dentro de una imagen. La finalidad principal es detectar o reconocer un objeto dentro de una imagen. Por otro lado, la percepción computacional tiene el objetivo de analizar, localizar o reconocer patrones u objetos en medios digitales, incluyendo imágenes y vídeos. La finalidad principal no solo es detectar un objeto dentro del marco sino también reaccionar a este.
Nivel de análisis
La diferencia más acusada entre la identificación de imágenes y la percepción computacional es el nivel de análisis que se realiza. En la identificación de imágenes, el modelo se preocupa solo de detectar el objeto o los patrones dentro de la imagen. Por supuesto, un modelo de percepción computacional no solo se enfoca en la localización del objeto, también intenta extraer información del contenido de la imagen e identificar la disposición espacial de los elementos que la componen.
Por ejemplo, en la imagen de arriba, un modelo de reconocimiento de imágenes podría analizar solo la imagen para detectar una pelota, un bate y un niño en el marco. Mientras que un modelo de percepción computacional podría analizar el marco para determinar si la pelota golpea el bate, si golpea al niño o no los alcanza a todos juntos.
Complejidad
Los algoritmos de reconocimiento de imágenes generalmente tienden a ser más simples que sus homólogos de visión por computadora. Esto se debe a que el reconocimiento de imágenes generalmente se implementa para identificar objetos simples dentro de una imagen y, por lo tanto, se basan en técnicas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales (CNN) para la extracción de características.
Los modelos de visión por computadora son generalmente más complejos porque detectan objetos y reaccionan ante ellos no solo en imágenes, sino también en videos y transmisions en tiempo real. Un modelo de visión por computadora es generalmente una combinación de diferentes técnicas, como la identificación de imágenes, el aprendizaje profundo, el reconocimiento de patrones, la segmentación semántica y más allá.
Identificación de imágenes vs. Visión por computadora: ¿Tienen similitudes?
A pesar de sus diferencias, tanto la identificación de imágenes como la percepción computacional también comparten algunas similitudes, y se puede afirmar que la identificación de imágenes es un subdominio de la percepción computacional. Es esencial comprender que ambos campos dependen en gran medida de técnicas de aprendizaje automático y utilizan modelos existentes formados en conjuntos de datos etiquetados para identificar y localizar objetos dentro de la imagen o el vídeo.
Reflexiones finales
La identificación de imágenes se utiliza para la tarea específica de identificar y detectar objetos dentro de una representación gráfica. La visión por computadora amplía las capacidades del reconocimiento de imágenes interpretando los datos visuales dentro del encuadre.