La Visión Artificial, también conocida como Visión por Computadora o Computer Vision en inglés, es un campo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la capacidad de las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual.
Su objetivo principal es permitir a las máquinas procesar, analizar y entender imágenes y videos de la misma manera que lo hacen los seres humanos.
La Visión Artificial se basa en algoritmos y técnicas matemáticas que permiten a las computadoras extraer información significativa de datos visuales, como imágenes y videos. Estos algoritmos pueden utilizarse para una amplia variedad de aplicaciones, algunas de las cuales incluyen:
Reconocimiento de objetos: Identificar y etiquetar objetos dentro de una imagen o un video, como reconocer caras humanas, vehículos, animales, objetos específicos, etc.
Seguimiento de objetos: Rastrear el movimiento y la posición de objetos en un video a lo largo del tiempo. Esto es útil en aplicaciones como la vigilancia y la navegación autónoma de vehículos.
Detección de anomalías: Identificar patrones inusuales o comportamientos atípicos en imágenes o videos, lo que puede ser útil en la detección de fraudes, la seguridad y la calidad del control de procesos industriales.
Reconocimiento de texto en imágenes: Extraer texto de imágenes, como la lectura de matrículas de automóviles o la captura de información de documentos escaneados.
Realidad aumentada: Superponer información digital en el mundo real en tiempo real, como los filtros de Snapchat o las aplicaciones de navegación que muestran direcciones en la pantalla de la cámara de un teléfono.
Diagnóstico médico: Ayudar a los profesionales de la salud en la interpretación de imágenes médicas, como radiografías, resonancias magnéticas y escáneres de tomografía computarizada.
Robótica: Permitir que robots y sistemas automatizados puedan comprender su entorno visual y tomar decisiones basadas en esa información.
La Visión Artificial se ha vuelto cada vez más importante y ha experimentado avances significativos gracias al aumento de la capacidad de cómputo, el acceso a grandes conjuntos de datos etiquetados y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), que han demostrado ser efectivas en tareas de visión por computadora. Como resultado, esta tecnología tiene aplicaciones en una amplia gama de industrias, desde la medicina y la industria automotriz hasta la seguridad y el entretenimiento.
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