Visión por ordenador

La visión por ordenador es un campo de la informática que desarrolla técnicas para que los ordenadores interpreten datos visuales del mundo real. En concreto, se trata de la capacidad de un ordenador para identificar objetos y personas en imágenes digitales y vídeos, e interpretar su información visual para construir un modelo del entorno físico. Está estrechamente relacionada con la Robótica y el Aprendizaje Automático, ambas ramas de la Inteligencia Artificial.

La visión por ordenador se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la detección de movimiento, el reconocimiento facial y la clasificación de objetos. También se utiliza para la navegación, el guiado y la vigilancia en coches autónomos, robots y drones. Los sistemas de visión por ordenador también tienen aplicaciones en imágenes médicas, vigilancia militar, inspección industrial y vigilancia.

Los sistemas de visión por ordenador pueden dividirse en dos categorías principales: aprendizaje supervisado y no supervisado. En el aprendizaje supervisado, un modelo se entrena mediante un conjunto de datos etiquetados. Una vez entrenado el modelo, se utiliza para predecir los resultados de los datos entrantes. En el aprendizaje no supervisado, no se utilizan datos etiquetados, por lo que el algoritmo debe descubrir patrones por sí mismo.

Los dos componentes principales de los sistemas de visión por ordenador son los dispositivos de captura de imágenes digitales y los enfoques algorítmicos. Los dispositivos de captura de imágenes se utilizan para adquirir imágenes digitales, como cámaras RGB, cámaras de alta velocidad y escáneres 3D. Los enfoques algorítmicos se utilizan para posprocesar las imágenes y extraer información significativa. Estos algoritmos se basan generalmente en métodos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, como las redes neuronales convolucionales (CNN).

En general, la visión por ordenador es un campo de la informática apasionante y en rápida evolución, con implicaciones de gran alcance. Se utiliza para mejorar la precisión y rapidez de los sistemas de toma de decisiones, reducir costes en los procesos de fabricación y mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos. Estas y otras muchas aplicaciones prometen ser un motor de innovación en las próximas décadas.