En el artículo anterior, te dimos un abrebocas sobre qué es la visión por ordenador, el valor, cómo funciona y un ejemplo. Hoy, te explicaremos cómo funciona la visión por ordenador.
¿Cómo trabaja la visión por ordenador?
Para entrenar un algoritmo para la visión por computadora, las tecnologías empleadas se basan en el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático. Muchos métodos de alto rendimiento en el software moderno de visión por computadora se basan en una red neuronal convolucional (CNN).
Estas redes neuronales se usan para permitir que una computadora aprenda sobre el contexto de los datos visuales a partir de imágenes. Si hay suficientes datos disponibles, la computadora aprende a distinguir una imagen de otra. A medida que los datos de la imagen se alimentan a través del modelo, la computadora aplica una CNN para «observar» los datos.
La CNN ayuda a un modelo de aprendizaje automático / aprendizaje profundo a comprender las imágenes dividiéndolas en píxeles a los que se les asignaron etiquetas para entrenar características específicas, las llamadas anotaciones de imágenes .
Por lo tanto, el modelo de IA usa las etiquetas para realizar convoluciones y hacer predicciones sobre lo que está «viendo» y verifica la precisión de las predicciones de forma iterativa hasta que las predicciones cumplen con las expectativas.
Visión computacional inspirada en el cerebro humano
Por lo tanto, la visión por computadora funciona reconociendo imágenes o “viendo” imágenes similares a las de los humanos, utilizando características aprendidas con una puntuación de confianza. Es por ello que, las redes neuronales, simulan esencialmente la toma de decisiones humana y el aprendizaje profundo entrena a la máquina para que haga lo que el cerebro humano hace de manera natural.
Rendimiento a nivel humano de la IA de visión artificial
Las tareas de aprendizaje profundo son computacionalmente pesadas y costosas, dependiendo de importantes recursos informáticos, y requieren conjuntos de datos masivos para entrenar modelos.
En comparación con el procesamiento de imágenes tradicional, los algoritmos de aprendizaje profundo permiten que las máquinas aprendan por sí mismas. Esto sin que un desarrollador lo programe para reconocer una imagen en función de características predeterminadas.
¿Sabías que en el reconocimiento facial profundo, los modelos de IA logran una precisión de detección que es más alta que la precisión que los humanos?
Además la visión computacional con aprendizaje profundo también ha logrado el desempeño humano en la clasificación del cáncer de piel con un nivel de competencia comparable al de los expertos dermatólogos.
Funciones de los sistemas de visión por ordenador
Según el artículo de viso.ai, todos los sistemas de visión por computadora contienen las mismas funciones típicas:
1.Adquisición de imágenes: La imagen digital de una cámara o sensor de imagen proporciona los datos de la imagen o el video. Básicamente, puede usarse cualquier cámara o sensor 2D o 3D para proporcionar marcos de imagen.
2. Preprocesamiento: La entrada de imágenes de las cámaras debe procesarse con anterioridad para optimizar el rendimiento de las tareas posteriores de visión por computadora. El preprocesamiento incluye reducción de ruido, mejora de contraste, cambio de escala o recorte de imagen.
3.Algoritmo de visión por computadora: El algoritmo de procesamiento de imágenes, realiza la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación en cada imagen o fotograma de video.
4.Lógica de automatización: La información de salida del algoritmo de IA debe procesarse con reglas condicionales basadas en el caso de uso. Esta parte realiza la automatización basada en la información obtenida de la tarea de visión por computadora.
Por ejemplo, pasa o no pasa para aplicaciones de inspección automática, coincide o no coincide en los sistemas de reconocimiento, marca para revisión humana en aplicaciones de seguridad, militares o de reconocimiento médico.
Finalmente…
El computer vision tiene como finalidad, ayudar a las computadoras a comprender e interpretar el contenido de las imágenes digitales. Esto con el propósito de aportar a los ordenadores en su proceso de entendimiento del mundo visual mediante la simulación de la visión humana.
En LISA Insurtech, hemos tomado la tecnología más vanguardista para ofrecer en los procesos de liquidación de siniestros, análisis documental y fotográfico gracias a la ayuda de nuestra inteligencia artificial, Burns.
¿Quieres saber más? Agenda una DEMO