Machine learning in Computer Vision es un avance acoplado que sigue alimentando la curiosidad de fundadores de startups, informáticos e ingenieros durante décadas. Se dirige a diferentes dominios de aplicación para resolver problemas críticos de la vida real, basando su algoritmo en la visión biológica humana.
Estos problemas de la vida real nos mantienen a raya, ya que su objetivo es proporcionar soluciones utilizando la visión por ordenador. Sin embargo, la visión por ordenador por sí sola ya es un campo complejo. Por ejemplo, la certeza de los algoritmos a utilizar ya es un gran reto y también lo es encontrar los recursos de visión por ordenador adecuados.
Para responder a todos estos retos, primero, hagamos una introducción a la visión por ordenador. A continuación, vamos a entender la relación entre la visión por ordenador y el aprendizaje automático.
¿Qué es la visión por computador?
La visión por computador es el proceso de comprensión de imágenes y vídeos digitales mediante el uso de ordenadores. Trata de automatizar las tareas que la visión humana puede realizar. Implica métodos de adquisición, procesamiento, análisis y comprensión de imágenes digitales, así como la extracción de datos del mundo real para producir información. También tiene subdominios como el reconocimiento de objetos, el seguimiento de vídeos y la estimación del movimiento, por lo que tiene aplicaciones en la medicina, la navegación y el modelado de objetos.
En pocas palabras, la visión por ordenador funciona con un dispositivo que utiliza una cámara para tomar fotos o vídeos y luego realizar el análisis. El objetivo de la visión por ordenador es comprender el contenido de las imágenes y vídeos digitales. Además, extraer algo útil y significativo de estas imágenes y vídeos para resolver diversos problemas. Ejemplos de ello son los sistemas que pueden comprobar si hay comida dentro de la nevera, comprobar el estado de salud de las plantas ornamentales y procesos complejos como la operación de recuperación de desastres.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos y modelos estadísticos, que es un subconjunto de la inteligencia artificial. Los sistemas lo utilizan para realizar una tarea sin instrucciones explícitas y en su lugar se basan en patrones e inferencia. Así, se aplica a la visión por ordenador, la ingeniería de software y el reconocimiento de patrones.
El aprendizaje automático lo realizan los ordenadores con una asistencia mínima de los programadores de software. Utiliza los datos para tomar decisiones y permite utilizarlos de forma interesante en una gran variedad de industrias. Puede clasificarse en aprendizaje supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje no supervisado.
Centrémonos en el aprendizaje supervisado.
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es una tarea de aprendizaje automático que asigna cada objeto de entrada al valor de salida deseado. El ordenador se entrena para asociar un objeto con la salida deseada. Existe una amplia gama de algoritmos para diferentes problemas de aprendizaje supervisado.
Las aplicaciones de la visión por ordenador con el aprendizaje automático crecen exponencialmente a lo largo de los años, siendo la sociedad la única beneficiada. Este esfuerzo es posible gracias a nuestros llamados héroes del sector tecnológico: los desarrolladores y empresarios que trabajan juntos enamorados de las características de estas tecnologías.
La combinación de estas dos tecnologías necesita un debate en profundidad.
La relación entre el aprendizaje automático y la visión por ordenador
La tecnología nunca deja de imitar al cerebro humano, por lo que la IA gana mucho interés desde hace décadas. Para mostrar la hoja de ruta de estos avances, vamos a discutir la relación entre la IA, el aprendizaje automático y la visión por ordenador. La IA es el paraguas de estos campos, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, y la visión por ordenador es también un subconjunto del aprendizaje automático. Sin embargo, la visión por ordenador puede considerarse como un subconjunto directo de la IA.
El aprendizaje automático y la visión por ordenador son dos campos que se han relacionado estrechamente entre sí. El aprendizaje automático ha mejorado la visión por ordenador en cuanto a reconocimiento y seguimiento. Ofrece métodos eficaces de adquisición, procesamiento de imágenes y enfoque de objetos que se utilizan en la visión por ordenador. A su vez, la visión por ordenador ha ampliado el alcance del aprendizaje automático. Implica una imagen o un vídeo digital, un dispositivo de detección, un dispositivo de interpretación y la etapa de interpretación. El aprendizaje automático se utiliza en la visión por ordenador en el dispositivo de interpretación y en la etapa de interpretación.
Relativamente, el aprendizaje automático es el campo más amplio, y esto es evidente en los algoritmos que se pueden aplicar a otros campos. Un ejemplo es el análisis de una grabación digital, que se realiza con el uso de los principios del aprendizaje automático. La visión por ordenador, por su parte, se ocupa principalmente de las imágenes y los vídeos digitales. Además, tiene relaciones en los campos de la ingeniería de la información, la física, la neurobiología y el procesamiento de señales.
El obstáculo al que se enfrentan los desarrolladores y empresarios es la enorme brecha existente entre la visión por ordenador y la visión biológica. Los campos más relacionados con la visión por ordenador son el procesamiento y el análisis de imágenes. Sin embargo, merece otro artículo interesante para citar su relación y sus diferencias. Además, el desconocimiento del objetivo principal del machine learning en un proyecto concreto es un enorme trastorno entre los emprendedores.
Tareas que implican Visión por Computador
En Full Scale, nuestro equipo está obsesionado con el éxito de nuestros clientes. Le ayudaremos a encontrar ingenieros de visión por ordenador para ayudar a su negocio con tareas típicas como el reconocimiento y el análisis de movimiento. Nuestro grupo de ingenieros expertos en aprendizaje automático es capaz de utilizar una variedad de métodos para adquirir, procesar y analizar imágenes digitales para producir información correcta. Estas son algunas de las tareas que implican la visión por ordenador:
Reconocimiento en visión por ordenador
El reconocimiento en visión por ordenador implica el reconocimiento, la identificación y la detección de objetos. Algunas tareas especializadas de reconocimiento son el reconocimiento óptico de caracteres, la recuperación de imágenes y el reconocimiento facial.
Reconocimiento de objetos: implica encontrar e identificar objetos en una imagen o vídeo digital. Se aplica más comúnmente en la detección y el reconocimiento de rostros. El reconocimiento de objetos puede abordarse mediante el uso del aprendizaje automático o del aprendizaje profundo.
Enfoque de aprendizaje automático: el reconocimiento de objetos mediante el aprendizaje automático requiere que se definan primero las características antes de su clasificación. Un enfoque común que utiliza el aprendizaje automático es la transformación de características invariantes de escala (SIFT). SIFT utiliza puntos clave de los objetos y los almacena en una base de datos. Al categorizar una imagen, SIFT comprueba los puntos clave de la imagen, que coinciden con los encontrados en la base de datos.
Enfoque de aprendizaje profundo: el reconocimiento de objetos mediante el aprendizaje profundo no necesita características específicamente definidas. Los enfoques comunes que utilizan el aprendizaje profundo se basan en redes neuronales convolucionales. Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal profunda que es una red neuronal artificial con múltiples capas entre la entrada y la salida. Una red neuronal artificial es un sistema informático inspirado en la red neuronal biológica del cerebro. El mejor ejemplo es ImageNet. Es una base de datos visual diseñada para el reconocimiento de objetos en la que se dice que el rendimiento es casi similar al de los humanos.
Análisis de movimiento
El análisis de movimiento en visión por ordenador implica un vídeo digital que se procesa para producir información. El procesamiento simple puede detectar el movimiento de un objeto. Un procesamiento más complejo rastrea un objeto a lo largo del tiempo y puede determinar la dirección del movimiento. Tiene aplicaciones en la captura de movimiento, los deportes y el análisis de la marcha.
Captura de movimiento – implica la grabación del movimiento de los objetos. Se llevan marcadores cerca de las articulaciones para identificar el movimiento. Tiene aplicaciones en la animación, los deportes, la visión por ordenador y el análisis de la marcha. Normalmente, sólo se registran los movimientos de los actores y no se incluye el aspecto visual.
Análisis de la marcha – es el estudio de la locomoción y la actividad de los músculos mediante instrumentos. Consiste en cuantificar e interpretar el patrón de la marcha. Se necesitan varias cámaras conectadas a un ordenador. El sujeto lleva marcadores en varios puntos de referencia del cuerpo. A medida que el sujeto se mueve, el ordenador calcula la trayectoria de cada marcador en tres dimensiones. Se puede aplicar a la biomecánica deportiva.
Aplicaciones de la visión por ordenador mediante el aprendizaje automático
El viaje con nuestros clientes comienza con una consulta, la búsqueda de ayuda y la construcción de soluciones a problemas de la vida real utilizando la visión por ordenador. Estas son algunas de las aplicaciones en las que podemos trabajar mientras nuestros expertos evalúan los emocionantes y peligrosos aspectos del aprendizaje automático.
Seguimiento de vídeo: es un proceso de localización de un objeto en movimiento a lo largo del tiempo. El reconocimiento de objetos se utiliza para ayudar al seguimiento por vídeo. El seguimiento por vídeo puede utilizarse en los deportes. Los deportes implican mucho movimiento, y estas tecnologías son ideales para seguir el movimiento de los jugadores.
Vehículos autónomos: la visión por ordenador se utiliza en vehículos autónomos, como un coche que se conduce solo. Las cámaras se colocan en la parte superior del coche y proporcionan un campo de visión de 360 grados con un alcance de hasta 250 metros. Las cámaras ayudan a encontrar el carril, estimar la curvatura de la carretera, detectar obstáculos y señales de tráfico, entre otras cosas. La visión por ordenador tiene que implementar la detección y clasificación de objetos.
Deportes – la visión por ordenador se utiliza en los deportes para mejorar la experiencia de transmisión, el entrenamiento de los atletas, el análisis y la interpretación, y la toma de decisiones. La biomecánica deportiva es un estudio y análisis cuantitativo de los atletas y los deportes. Para mejorar las retransmisiones, se pueden dibujar marcadores virtuales en el campo o la pista. En cuanto al entrenamiento de los deportistas, la creación de un modelo de esqueleto de un acróbata y la estimación del centro de masa permiten mejorar la forma y la postura. Por último, para el análisis y la interpretación de los deportes, se hace un seguimiento de los jugadores en los partidos en directo, lo que permite obtener información en tiempo real.
La visión por ordenador se utiliza para adquirir los datos que permiten obtener la analítica del baloncesto. Estos análisis se obtienen utilizando el seguimiento de vídeo y el reconocimiento de objetos mediante el seguimiento del movimiento de los jugadores. También se utilizan métodos de análisis de movimiento para ayudar al seguimiento del movimiento. El aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales se utiliza para analizar los datos.
Tomemos como ejemplo a Second Spectrum -el socio oficial de seguimiento de la NBA- en relación con nuestro proceso de desarrollo de software. Second Spectrum utiliza big data, aprendizaje automático y visión por ordenador para proporcionar análisis y construir máquinas que entiendan el deporte. Utiliza datos de seguimiento óptico y descubrió que los tiros de tres puntos y los tiros cercanos son más efectivos que los tiros de media distancia. También se descubrió que los rebotes potenciales se agrupan cerca de la canasta. Esto es similar al proceso de desarrollo guiado de la escala completa. Nuestro grupo de expertos en visión por ordenador realiza investigaciones y recomienda algoritmos ampliamente utilizados para construir soluciones y, a cambio, ayudar a su negocio a obtener ingresos.
Escucha el Episodio 108 del Podcast Startup Hustle – Visión por ordenador
Conclusión
A pesar del clamor de la IA, el aprendizaje automático y la visión por ordenador, nos quedó claro, aunque preciso, que la visión por ordenador sigue estando por detrás de la visión biológica humana. Esta es la realidad a la que se enfrentan tanto los empresarios como los desarrolladores. Aparte del hecho de que involucrarse en este tipo de empresa introdujo una cantidad de gastos, las limitaciones de los algoritmos de aprendizaje general, y la escasez de recursos.
Sin embargo, en Full Scale, creemos en la tecnología y la innovación y cómo estas cosas nos ayudan a crecer en el futuro. Nuestro grupo de expertos dedicados al Aprendizaje Automático y a la Visión por Computadora ofrece un apoyo continuo para conseguir los sistemas y tecnologías que necesita para ESCALAR su negocio.
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