Reconocimiento de Imágenes vs. Visión por Computadora: ¿Cuáles son las Diferencias?

En la actual industria de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, “Reconocimiento de Imágenes” y “Visión por Computadora” son dos de las tendencias más calientes. Ambos campos involucran trabajar con la identificación de características visuales, lo que es la razón por la que la mayoría de las veces, estos términos se utilizan de manera intercambiable. A pesar de algunas similitudes, tanto la visión por computadora como el reconocimiento de imágenes representan diferentes tecnologías, conceptos y aplicaciones.

En este artículo, compararemos Visión por Computadora y Reconocimiento de Imágenes al profundizar en sus diferencias, similitudes y metodologías utilizadas. Así que comencemos.

¿Qué es el Reconocimiento de Imágenes?

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

El objetivo principal de utilizar Reconocimiento de Imágenes es clasificar imágenes en función 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 deep learning para identificar objetos analizando cada píxel individual en una imagen. El algoritmo de reconocimiento de imágenes se alimenta con tantas imágenes etiquetadas como sea posible para entrenar el modelo para reconocer los objetos en las imágenes.

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

Recopilación y etiquetado de datos

El primer paso es recopilar y etiquetar un conjunto de datos con imágenes. Por ejemplo, una imagen con un coche en ella debe ser etiquetada como “coche”. Generalmente, 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 alimentan a las redes neuronales para entrenarlas en las imágenes. Los desarrolladores generalmente prefieren utilizar Redes Neuronales Convolucionales o CNN para el reconocimiento de imágenes porque los modelos CNN son capaces de detectar características sin ninguna entrada adicional humana.

Pruebas y predicción

Después de que el modelo se entrena en el conjunto de datos, se le alimenta un conjunto de datos de “pruebas” que contiene imágenes no vistas para verificar los resultados. El modelo utilizará sus conocimientos del conjunto de datos de pruebas para predecir objetos o patrones presentes en la imagen y tratar de reconocer el objeto.

¿Qué es la Visión por Computadora?

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

El objetivo principal de un modelo de visión por computadora va más allá de simplemente detectar un objeto dentro de una imagen, también interactúa y reacciona a los objetos. Por ejemplo, en la imagen de abajo, 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 por Computadora?

Un algoritmo de visión por computadora funciona de la misma manera que un algoritmo de reconocimiento de imágenes, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y deep learning para detectar objetos en una imagen analizando cada píxel individual en la imagen. El funcionamiento de un algoritmo de visión por computadora se puede resumir en los siguientes pasos.

Adquisición y preprocesamiento de datos

El primer paso es recopilar una cantidad suficiente de datos que puede incluir imágenes, GIF, videos o transmisiones en vivo. Los datos se preprocesan para eliminar cualquier ruido o objetos no deseados.

Extracción de características

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

Segmentación semántica y análisis

La imagen se segmenta en diferentes partes agregando etiquetas semánticas a cada píxel individual. Los datos se analizan y procesan según los requisitos de la tarea.

Reconocimiento de Imágenes vs. Visión por Computadora: ¿Cómo se diferencian?

Aunque tanto el reconocimiento de imágenes como la visión por computadora funcionan en el mismo principio básico de identificar objetos, se diferencian en términos de su alcance y objetivos, nivel de análisis de datos y técnicas involucradas. Analicemos cada uno de ellos individualmente.

Alcance y objetivos

El objetivo principal del reconocimiento de imágenes es identificar y clasificar 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 apunta a analizar, identificar o reconocer patrones o objetos en medios digitales, incluyendo imágenes y videos. El objetivo principal es no solo detectar un objeto dentro del marco, sino también reaccionar a ellos.

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 preocupa solo por detectar el objeto o patrones dentro de la imagen. Por otro lado, un modelo de visión por computadora no solo apunta a detectar el objeto, sino que también intenta entender el contenido de la imagen y identificar la disposición espacial.

Por ejemplo, en la imagen de arriba, un modelo de reconocimiento de imágenes podría analizar la imagen solo para detectar una pelota, un bate y un niño en el marco. Mientras 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 los evita por completo.

Complejidad

Los algoritmos de reconocimiento de imágenes generalmente tienden a ser más simples que sus contrapartes de visión por computadora. Es porque el reconocimiento de imágenes se despliega generalmente para identificar objetos simples dentro de una imagen, y así confían 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 a 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 el reconocimiento de imágenes, el aprendizaje profundo, el reconocimiento de patrones, la segmentación semántica y más.

Reconocimiento de Imágenes vs. Visión por Computadora: ¿Son similares?

A pesar de sus diferencias, tanto el reconocimiento de imágenes como la visión por computadora comparten algunas similitudes, y sería seguro decir que el reconocimiento de imágenes es un subconjunto de la visión por computadora. Es esencial entender que ambos 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 video.

Pensamientos finales

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