Reconocimiento de imagen vs. Visión artificial: ¿cuáles son las diferencias?

 En la industria actual de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, “Reconocimiento de imagen", Y"Visión por computadorson dos de las tendencias más candentes. Ambos campos implican trabajar con la identificación de características visuales, razón por la cual, la mayoría de las veces, estos términos se usan indistintamente. A pesar de algunas similitudes, tanto la visión artificial como el reconocimiento de imágenes representan diferentes tecnologías, conceptos y aplicaciones. 

En este artículo, compararemos la visión artificial y el reconocimiento de imágenes profundizando en sus diferencias, similitudes y metodologías utilizadas. Entonces empecemos. 

¿Qué es el reconocimiento de imágenes?

El reconocimiento de imágenes es una rama de la inteligencia artificial moderna que permite a las computadoras identificar o reconocer patrones u objetos en imágenes digitales. El reconocimiento de imágenes le da a las computadoras la capacidad de identificar objetos, personas, lugares y textos en cualquier imagen. 

El objetivo principal de usar Reconocimiento de imagen es clasificar imágenes sobre la base de etiquetas y categorías predefinidas después de analizar e interpretar el contenido visual para aprender información significativa. Por ejemplo, cuando se implementa correctamente, el algoritmo de reconocimiento de imágenes puede identificar y etiquetar al perro en la imagen. 

¿Cómo funciona el reconocimiento de imágenes?

Fundamentalmente, un algoritmo de reconocimiento de imágenes generalmente utiliza modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para identificar objetos mediante el análisis de cada píxel individual en una imagen. El algoritmo de reconocimiento de imágenes recibe tantas imágenes etiquetadas como sea posible en un intento de entrenar al modelo para que reconozca los objetos en las imágenes. 

El proceso de reconocimiento de imágenes generalmente comprende los siguientes tres pasos. 

Recopilación y s de datos

El primer paso es recopilar y etiquetar un conjunto de datos con imágenes. Por ejemplo, una imagen con un automóvil debe etiquetarse como "automóvil". En general, cuanto mayor sea el conjunto de datos, mejores serán los resultados. 

Entrenamiento de las redes neuronales en el conjunto de datos

Una vez que las imágenes han sido etiquetadas, se alimentarán a las redes neuronales para el entrenamiento de las imágenes. Los desarrolladores generalmente prefieren usar Redes neuronales convolucionales o CNN para el reconocimiento de imágenes porque los modelos de CNN son capaces de detectar características sin intervención humana adicional. 

Pruebas y predicción

Después de que el modelo se entrena en el conjunto de datos, se alimenta un "Prueba” conjunto de datos que contiene imágenes no vistas para verificar los resultados. El modelo utilizará sus aprendizajes del conjunto de datos de prueba para predecir objetos o patrones presentes en la imagen e intentar reconocer el objeto. 

¿Qué es la Visión por Computadora?

Visión por computador es una rama de la inteligencia artificial moderna que permite a las computadoras identificar o reconocer patrones u objetos en medios digitales, incluidas imágenes y videos. Los modelos de Computer Vision pueden analizar una imagen para reconocer o clasificar un objeto dentro de una imagen y también reaccionar ante esos objetos. 

El objetivo principal de un modelo de visión por computadora va más allá de detectar un objeto dentro de una imagen, también interactúa y reacciona a los objetos. Por ejemplo, en la imagen a continuación, el modelo de visión por computadora puede identificar el objeto en el marco (un scooter) y también puede rastrear el movimiento del objeto dentro del marco. 

¿Cómo funciona la visión artificial?

Un algoritmo de visión por computadora funciona igual que un algoritmo de reconocimiento de imágenes, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para detectar objetos en una imagen mediante el análisis de cada píxel individual en una imagen. El funcionamiento de un algoritmo de visión artificial se puede resumir en los siguientes pasos. 

Adquisición de datos y preprocesamiento.

El primer paso es recopilar una cantidad suficiente de datos que pueden incluir imágenes, GIF, videos o transmisiones en vivo. Luego, los datos se procesan previamente para eliminar cualquier ruido u objetos no deseados. 

Extracción de características

Luego, los datos de entrenamiento se alimentan al modelo de visión por computadora para extraer características relevantes de los datos. Luego, el modelo detecta y localiza los objetos dentro de los datos y los clasifica según etiquetas o categorías predefinidas. 

Segmentación y análisis semántico

La imagen es entonces segmentado en diferentes partes agregando etiquetas semánticas a cada píxel individual. Luego, los datos se analizan y procesan según los requisitos de la tarea. 

Reconocimiento de imágenes versus visión artificial: ¿en qué se diferencian?

Aunque tanto el reconocimiento de imágenes como la visión artificial funcionan con el mismo principio básico de identificación de objetos, difieren en su alcance y objetivos, el nivel de análisis de datos y las técnicas empleadas. Analicemos cada uno individualmente. 

Alcance y objetivos

El objetivo principal del reconocimiento de imágenes es identificar y categorizar objetos o patrones dentro de una imagen. El objetivo principal es detectar o reconocer un objeto dentro de una imagen. Por otro lado, la visión por computadora tiene como objetivo analizar, identificar o reconocer patrones u objetos en medios digitales, incluidas imágenes y videos. El objetivo principal es no solo detectar un objeto dentro del marco, sino también reaccionar ante él.  

Nivel de análisis

La diferencia más significativa entre el reconocimiento de imágenes y el análisis de datos es el nivel de análisis. En el reconocimiento de imágenes, el modelo se ocupa únicamente de detectar el objeto o los patrones dentro de la imagen. Por otro lado, un modelo de visión por computadora no solo tiene como objetivo detectar el objeto, sino que también intenta comprender el contenido de la imagen e identificar la disposición espacial. 

Por ejemplo, en la imagen de arriba, un modelo de reconocimiento de imágenes solo podría analizar la imagen para detectar una pelota, un bate y un niño en el marco. Considerando que, un modelo de visión por computadora podría analizar el marco para determinar si la pelota golpea el bate, o si golpea al niño, o si falla a todos juntos. 

Complejidad:

Los algoritmos de reconocimiento de imágenes generalmente tienden a ser más simples que sus contrapartes 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 transmisiones en vivo. Un modelo de visión por computadora es generalmente una combinación de técnicas como reconocimiento de imágenes, aprendizaje profundo, reconocimiento de patrones, segmentación semántica y más. 

Reconocimiento de imagen vs. Visión artificial: ¿Son similares?

A pesar de sus diferencias, tanto el reconocimiento de imágenes como la visión por computadora también comparten algunas similitudes, y sería seguro decir que El reconocimiento de imágenes es un subconjunto de la visión artificial. Es esencial comprender que estos dos campos dependen en gran medida de las técnicas de aprendizaje automático y utilizan modelos existentes entrenados en conjuntos de datos etiquetados para identificar y detectar objetos dentro de la imagen o el video. 

Conclusión

Para resumir, el reconocimiento de imágenes se utiliza para la tarea específica de identificar y detectar objetos dentro de una imagen. La visión artificial lleva el reconocimiento de imágenes un paso más allá e interpreta los datos visuales dentro del marco.