¿Qué es Computer Vision?

Computer Vision reconoce objetos, personas y patrones

Computer Vision permite a las máquinas interpretar, analizar y extraer datos significativos de imágenes y vídeos. Este campo de inteligencia artificial usa aprendizaje profundo y redes neuronales para reconocer objetos, personas y patrones con altos grados de precisión. En otras palabras, replica la visión humana y la capacidad cognitiva para interpretar datos visuales.

Computer Vision tiene muchas aplicaciones reales, incluyendo imágenes médicas, el reconocimiento facial, la detección de defectos y los vehículos de conducción automática. Se puede usar en la nube, en el entorno local y en dispositivos perimetrales.

Puntos clave

Computer Vision permite a las máquinas interpretar, analizar y extraer datos significativos de imágenes y vídeos, replicando la visión humana y las capacidades cognitivas.
Esta tecnología de inteligencia artificial usa el aprendizaje profundo y las redes neuronales para reconocer objetos, personas y patrones con altos grados de precisión.
Computer Vision en IA tiene muchas aplicaciones reales, como la creación de imágenes médicas, el reconocimiento facial, la detección de defectos y los vehículos de conducción automática.
Computer Vision se puede ejecutar en la nube, en el entorno local y en dispositivos perimetrales. Esta versatilidad impulsa la eficiencia y la innovación en una variedad de industrias.
El futuro de la visión artificial con IA incluye la IA de borde (Edge AI), la IA multimodal, el aprendizaje autosupervisado, el análisis de video impulsado por IA, y la IA ética y explicable.

Cómo funciona Computer Vision

Computer Vision permite a las máquinas analizar e interpretar los datos visuales, de forma muy similar a lo que hacen el ojo humano y el cerebro. Las aplicaciones de Computer Vision utilizan cámaras, sensores y algoritmos avanzados que están entrenados en grandes cantidades de datos e imágenes visuales.

Este tipo de IA impulsa la eficiencia, la innovación y la automatización en diversas industrias. Estas incluyen atención médica, seguridad, manufactura, comercio minorista y sistemas autónomos.

Pasos clave en el análisis de imágenes

Capturar la imagen. Dispositivos como cámaras, drones o escáneres médicos graban una imagen o un video. Esto proporciona los datos en bruto que serán analizados por algoritmos de IA.
Interpretar la imagen. Los datos capturados son procesados por un sistema con tecnología de IA que utiliza algoritmos para detectar y reconocer patrones. Esto implica analizar los datos visuales y compararlos con una gran base de datos de patrones conocidos. Esta base de datos puede incluir objetos, rostros e incluso imágenes médicas.
Analizar y comprender los datos. Una vez que el sistema identifica los patrones, toma decisiones sobre el contenido de la imagen. Esto puede implicar reconocer objetos en un entorno de fábrica, identificar individuos en grabaciones de seguridad o detectar un posible problema de salud en imágenes médicas.
Proporcionar información. El sistema proporciona información basada en el análisis de la imagen que ha realizado. Esta información puede influir en decisiones o acciones que el sistema recomienda. Por ejemplo, podría señalar un problema en una línea de manufactura, detectar acceso no autorizado en un edificio o analizar el comportamiento del cliente en un entorno minorista.

Cómo funciona el aprendizaje profundo

La mayoría de los sistemas de Computer Vision más avanzados dependen de aprendizaje profundo—un subconjunto de la IA—para mejorar la precisión y el rendimiento. El aprendizaje profundo utiliza algoritmos llamados redes neuronales, que son capaces de aprender de grandes cantidades de datos para reconocer patrones complejos. Este enfoque imita cómo el cerebro humano procesa la información y permite a las máquinas realizar tareas como el reconocimiento facial y la detección de objetos.

Los sistemas de aprendizaje profundo mejoran con el tiempo a medida que continúan reteniendo y procesando datos. Esto los hace ideales para aplicaciones en tiempo real en industrias como la atención médica, el comercio minorista, la manufactura y los vehículos autónomos. Cuantas más imágenes analiza un sistema de visión artificial, más preciso se vuelve.

Beneficios y aplicaciones en el mundo real

Las industrias utilizan la visión artificial impulsada por IA para obtener una variedad de ventajas, incluyendo:

Mayor eficiencia operativa. La automatización de tareas como el control de calidad, el procesamiento de documentos financieros y la vigilancia de seguridad puede llevar a ahorros significativos.
Mejora de la experiencia del cliente. El análisis de imágenes en tiempo real permite a las empresas crear experiencias personalizadas para sus clientes. Por ejemplo, los minoristas están utilizando la tecnología de Computer Vision para facilitar las pruebas virtuales de ropa. Asimismo, las empresas hoteleras están utilizando el reconocimiento facial para registrar a los huéspedes.
Seguridad mejorada. Computer Vision impulsado por el aprendizaje profundo puede ayudar a detectar problemas más temprano en el ámbito de la salud y en vehículos autónomos. Esto reduce riesgos y mejora los resultados de seguridad.

Capacidades de Computer Vision

Computer Vision en IA permite a las computadoras procesar y entender grandes cantidades de imágenes y videos mucho más rápido de lo que pueden los humanos. Sus principales características son:

Clasificación de objetos. Un sistema que utiliza la clasificación de objetos puede categorizar objetos en una imagen según etiquetas predefinidas. Por ejemplo, puede diferenciar entre personas, animales y vehículos. Esto ayuda con aplicaciones como la supervisión del tráfico y la administración de inventario.
Detección y reconocimiento de objetos. El sistema puede localizar objetos específicos dentro de una imagen o video e identificarlos. Esto se utiliza en el reconocimiento facial, la detección de productos en el comercio minorista y en el diagnóstico de condiciones médicas a partir de escaneos.
Seguimiento de objetos. El sistema puede rastrear el movimiento de objetos analizando los fotogramas de video a lo largo del tiempo. Esto es útil para vehículos autónomos, vigilancia de seguridad y análisis del rendimiento deportivo.
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR). El OCR convierte texto en imágenes, documentos escaneados y videos en texto digital. Puede procesar texto impreso y manuscrito, aunque la precisión puede depender de la calidad de la escritura. OCR admite aplicaciones en automatización de documentos (como la digitalización de registros en papel), traducción (convirtiendo texto para traducción automática) y accesibilidad (como lectores de pantalla).
Segmentación de imágenes y videos. La segmentación divide una imagen en regiones distintas, lo que permite al sistema reconocer objetos individuales y sus límites. Esto es importante para los coches autónomos, el diagnóstico por imagen y la realidad aumentada.
Reconocimiento de objetos en 3D y percepción de profundidad. Algunos sistemas de Computer Vision analizan la profundidad y las relaciones espaciales para reconocer objetos en tres dimensiones. Esto es esencial para la robótica, la realidad aumentada y las experiencias de realidad virtual, así como para la automatización industrial.
Comprensión de escenas y conciencia del contexto. Computer Vision puede analizar escenas completas y entender cómo se relacionan los objetos entre sí. Esto ayuda en la planificación de ciudades inteligentes, la moderación de contenido de video y la asistencia a personas con discapacidad visual.
Generación y mejora de imágenes. Computer Vision puede generar, restaurar y mejorar imágenes. Esto puede mejorar la resolución de fotos, eliminar el ruido e incluso crear imágenes sintéticas para entrenar modelos de IA.

Casos de uso de Computer Vision

Computer Vision se puede integrar en diversas aplicaciones y dispositivos para resolver problemas del mundo real en diferentes industrias. Aquí hay algunos de los usos más populares de Computer Vision:

Organización y búsqueda de imágenes. Computer Vision puede reconocer personas, objetos y escenas en fotos, facilitando la organización y búsqueda de grandes colecciones. Esto se utiliza comúnmente en aplicaciones de almacenamiento de fotos y plataformas de redes sociales para funciones como etiquetado automático y creación de álbumes.
Extracción de texto y procesamiento de documentos. El reconocimiento óptico de caracteres, u OCR, extrae texto de imágenes y documentos escaneados. Esto permite la entrada de datos automatizada, los archivos en los que se pueden realizar búsquedas y la digitalización de contenido. Las empresas utilizan OCR en la automatización robótica de procesos para simplificar flujos de trabajo.
Realidad aumentada. Computer Vision detecta y rastrea objetos del mundo real para superponer elementos digitales en espacios físicos. Esto se utiliza en aplicaciones de realidad aumentada para juegos, experiencias de compra virtual y herramientas de aprendizaje interactivo.
Agricultura y supervisión ambiental. Drones, satélites y cámaras capturan imágenes de recortes. Computer Vision luego analiza esas imágenes para supervisar la salud de las plantas, detectar plagas y malezas, y optimizar el riego y la fertilización.
Vehículos autónomos y transporte. Los coches autónomos y los sistemas avanzados de asistencia al conductor utilizan Computer Vision para reconocer peatones, señales de tráfico y otros vehículos. Esto permite que los vehículos autónomos y los sistemas de transporte naveguen de manera segura y tomen decisiones de conducción en tiempo real.
Salud y diagnóstico por imagen. Computer Vision ayuda a analizar escaneos médicos como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. Esto ayuda a los médicos a detectar enfermedades, identificar anomalías y realizar diagnósticos de manera más rápida y precisa.
Análisis deportivo y seguimiento del rendimiento. Los atletas y entrenadores utilizan Computer Vision para rastrear los movimientos de los jugadores, analizar estrategias de juego y proporcionar información en tiempo real para mejorar el rendimiento.
Manufactura y control de calidad. Computer Vision ayuda a garantizar el control de calidad inspeccionando productos en líneas de ensamblaje, detectando defectos y verificando el embalaje correcto. También supervisa la maquinaria para el mantenimiento predictivo.
Análisis espacial y seguridad. Computer Vision rastrea personas y objetos en espacios físicos. Esto incluye la identificación del movimiento de la multitud en tiendas minoristas, la supervisión del flujo de tráfico en las ciudades y la mejora de la seguridad mediante sistemas de vigilancia.
Reconocimiento facial y verificación de identidad. Computer Vision se utiliza para el reconocimiento facial en sistemas de seguridad, autenticación móvil y experiencias personalizadas. Los ejemplos incluyen desbloquear dispositivos informáticos y optimizar los registros en aeropuertos.

Tendencias futuras

Los avances en IA y la capacidad informática continúan ampliando lo que Computer Vision puede lograr. Las tendencias clave en este campo en crecimiento incluyen:

Edge AI y procesamiento en tiempo real. Hay más sistemas que se ejecutan directamente en los dispositivos en lugar de depender de la informática en la nube. Esto permite un procesamiento más rápido y mayor privacidad.
IA multimodal. Combinar Computer Vision con procesamiento de lenguaje natural y análisis de audio puede crear experiencias más ricas con tecnología de IA. Los ejemplos incluyen asistentes virtuales avanzados y sistemas de seguridad inteligentes.
Aprendizaje auto supervisado. Los nuevos modelos de IA requieren menos datos etiquetados manualmente, lo que hace que el entrenamiento sea más eficiente y escalable.
Análisis de video con tecnología de IA. Computer Vision seguirá mejorando el procesamiento de video en tiempo real para una variedad de aplicaciones, incluyendo comercio minorista, aplicación de la ley y análisis deportivo.
IA ética y explicable. A medida que Computer Vision se amplía, los investigadores están trabajando para que sus decisiones sean más transparentes y reducir los sesgos en los sistemas de reconocimiento.

Conclusión

Computer Vision permite que las máquinas interpreten y analicen datos visuales con una precisión notable. Esta tecnología utiliza el aprendizaje profundo y redes neuronales para reconocer objetos, personas y patrones, replicando la visión y las habilidades cognitivas humanas.

Computer Vision está haciendo que los sistemas sean más inteligentes, seguros, eficientes e innovadores en una variedad de sectores empresariales. Algunas de sus aplicaciones más populares incluyen el diagnóstico por imagen, el reconocimiento facial, los vehículos autónomos y la realidad aumentada. A medida que continúen los avances en la inteligencia artificial y la capacidad informática, el impacto de Computer Vision y los posibles casos de uso aumentarán de forma significativa.

Recursos

Obtenga recursos para desarrollar y mejorar sus capacidades de Azure

Una mujer concentrada con una bata de laboratorio blanca y gafas está escribiendo en una tableta. Se encuentra en una oficina moderna y luminosa, transmitiendo profesionalismo y atención.

Recursos profesionales

Recursos de Azure para profesionales

Explora programas de entrenamiento, documentos técnicos, vídeos, eventos, blogs, ejemplos de código y otros recursos de Azure.

Explorar recursos

Un hombre sentado en un sofá con un portátil.

Recursos para estudiantes

Recursos de Azure para estudiantes de desarrollo

Adquiera aptitudes que impulsen su carrera en el sector tecnológico y cause un impacto positivo en todo el mundo.

Explorar recursos

Un hombre con un suéter gris está concentrado en escribir con un lápiz óptico en una tableta. Se encuentra en una habitación bien iluminada, con estanterías de madera y suave luz natural que entra por una ventana.

Eventos y seminarios web

Eventos y seminarios web de Azure

Adquiera nuevos conocimientos, descubra nuevas tecnologías y establezca contacto con su comunidad. Puede participar digitalmente o en persona.

Examinar eventos y seminarios web

Computer Vision permite a las computadoras interpretar y analizar datos visuales de imágenes y videos. Este campo de la IA utiliza aprendizaje automático, aprendizaje profundo y reconocimiento de patrones para identificar objetos, detectar patrones y extraer información significativa. Impulsa aplicaciones en industrias como la salud, la manufactura, la seguridad y los sistemas autónomos.
Sí, Computer Vision es una rama de la IA que permite a las máquinas procesar, analizar y comprender datos visuales. Utilizando técnicas de IA como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, Computer Vision permite a los ordenadores reconocer objetos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en imágenes y videos. En resumen, Computer Vision automatiza tareas que tradicionalmente requerían visión humana.
El objetivo principal de Computer Vision es dotar a las máquinas de la capacidad de identificar, entender y evaluar datos visuales. La meta es replicar la visión y las habilidades cognitivas humanas. Al utilizar IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, Computer Vision puede reconocer objetos, analizar escenas y extraer información de imágenes y videos, de manera similar a como lo hacen los humanos. Esto permite la automatización, mejora la toma de decisiones y aumenta la eficiencia en diversas industrias.
Computer Vision utiliza principalmente Python debido a sus extensas bibliotecas como OpenCV, TensorFlow y PyTorch. Estas bibliotecas simplifican el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo. Otros lenguajes que utiliza Computer Vision incluyen C++ para aplicaciones que requieren alto rendimiento, MATLAB para fines académicos y de investigación, y Java para soluciones a nivel empresarial.
Computer Vision utiliza múltiples campos. Estos incluyen IA para el reconocimiento de patrones, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para mejorar la precisión con el tiempo, procesamiento de imágenes para mejorar y analizar datos visuales, gráficos por computadora para modelado en 3D, matemáticas y estadísticas para el desarrollo de algoritmos, y tecnología de óptica y sensores para capturar imágenes de alta calidad.

Obtener Azure Mobile App