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

Reconocimiento de Imágenes vs. Visión por Computadora Diferencias

En la actual industria de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, “Reconocimiento de Imágenes” y “Visión por Computadora” son dos de las tendencias más populares. Ambos campos involucran el trabajo de identificar características visuales, lo cual es la razón por la que la mayoría de las veces, estos términos se usan indistintamente. 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 la Visión por Computadora y el Reconocimiento de Imágenes explorando sus diferencias, similitudes y metodologías utilizadas. Así que 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 brinda a las computadoras la capacidad de identificar objetos, personas, lugares y textos en cualquier imagen.

El objetivo principal de usar el Reconocimiento de Imágenes es clasificar imágenes en base a 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 el perro en la imagen.

¿Cómo funciona el Reconocimiento de Imágenes?

En términos fundamentales, 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 se alimenta con la mayor cantidad posible de imágenes etiquetadas en un intento de entrenar al 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 consiste en recopilar y etiquetar un conjunto de datos con imágenes. Por ejemplo, una imagen con un automóvil debe etiquetarse como un “automóvil”. Por lo general, cuanto más grande sea el conjunto de datos, mejores serán los resultados.

Entrenamiento de las Redes Neuronales con el Conjunto de Datos

Una vez que las imágenes han sido etiquetadas, se alimentarán 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 de CNN son capaces de detectar características sin ninguna entrada humana adicional.

Pruebas y Predicción

Después de que el modelo se entrena con el conjunto de datos, se le proporciona un conjunto de datos de “prueba” que contiene imágenes no vistas previamente para verificar los resultados. El modelo utilizará su aprendizaje 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?

La Visión por Computadora es una rama de la inteligencia artificial moderna que permite a las computadoras identificar o reconocer patrones u objetos en medios digitales, incluyendo imágenes y videos. Los modelos de Visión por Computadora no solo pueden analizar una imagen para reconocer o clasificar un objeto dentro de la imagen, sino 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, sino que también es interactuar y reaccionar a esos objetos. Por ejemplo, en la imagen a continuación, el modelo de visión por computadora no solo puede identificar el objeto en el cuadro, un scooter, sino que también puede rastrear el movimiento del objeto dentro del cuadro.

¿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 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 por computadora se puede resumir en los siguientes pasos.

Adquisición y Preprocesamiento de Datos

El primer paso consiste en recopilar una cantidad suficiente de datos que pueden incluir imágenes, GIF, videos o transmisiones en vivo. Los datos se preprocesan para eliminar cualquier ruido u 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 luego 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 al agregar 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: ¿En qué se diferencian?

Aunque tanto el reconocimiento de imágenes como la visión por computadora funcionan según el mismo principio básico de identificar objetos, difieren en cuanto a su alcance y objetivos, nivel de análisis de datos y técnicas involucradas. Vamos a discutir cada uno de ellos 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, incluyendo imágenes y videos. El objetivo principal no es solo detectar un objeto dentro del marco, sino también reaccionar ante 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 solo se preocupa por 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 anterior, un modelo de reconocimiento de imágenes solo podría analizar la imagen para detectar una pelota, un bate y un niño en el marco. Mientras tanto, un modelo de visión por computadora podría analizar el marco para determinar si la pelota golpea al bate, si golpea al niño o si los pasa por completo.

Complejidad

Los algoritmos de reconocimiento de imágenes 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 basa 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 generalmente es una combinación de técnicas como reconocimiento de imágenes, aprendizaje profundo, reconocimiento de patrones, 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 también 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 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.

Pensamientos Finales

En resumen, 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.

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