{"id":36871,"date":"2024-05-13T14:49:29","date_gmt":"2024-05-13T14:49:29","guid":{"rendered":"https:\/\/mioti.es\/blog-que-es-el-computer-vision\/"},"modified":"2024-05-13T14:50:28","modified_gmt":"2024-05-13T14:50:28","slug":"blog-que-es-el-computer-vision","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mioti.es\/cl\/blog-que-es-el-computer-vision\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el Computer Vision?"},"content":{"rendered":"

La Inteligencia Artificial<\/strong> (IA) y el Computer Vision<\/strong> est\u00e1n redefiniendo el panorama digital de formas innovadoras y eficientes gracias a su capacidad de interpretar y analizar im\u00e1genes a profundidad o a trav\u00e9s de la mejora de procesos productivos<\/strong>, entre otras muchas cosas.\u00a0<\/span><\/p>\n

El Computer Vision<\/strong> capacita a las m\u00e1quinas para realizar diversas funciones, utilizando c\u00e1maras, datos y algoritmos que reemplazan las estructuras biol\u00f3gicas de los humanos, como retinas o nervios \u00f3pticos<\/strong>, a la hora de realizar tareas, por ejemplo, de reconocimiento. Todo esto se logra en un tiempo considerablemente corto, permitiendo a las m\u00e1quinas interpretar y procesar informaci\u00f3n visual de manera m\u00e1s precisa.\u00a0<\/span><\/p>\n

Este avance ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una realidad tangible que impacta profundamente en c\u00f3mo operan las empresas en todo el mundo. Por ello, es crucial explorar c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas est\u00e1n siendo aplicadas en diferentes sectores y c\u00f3mo est\u00e1n transformando la manera en que trabajamos, vivimos y nos relacionamos con el entorno que nos rodea.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el Computer Vision? Una tecnolog\u00eda m\u00e1s all\u00e1 de las im\u00e1genes<\/h2>\n

El Computer Vision<\/strong> es una rama de la Inteligencia Artificial que capacita a las m\u00e1quinas para interpretar y comprender contenido visual, como im\u00e1genes y v\u00eddeos<\/strong>. Mediante algoritmos y modelos de Deep Learning, esta tecnolog\u00eda imita la sofisticada capacidad visual humana, permitiendo procesar elementos f\u00edsicos y obtener informaci\u00f3n valiosa<\/strong> de ellos.<\/span><\/p>\n

De esta forma, esta tecnolog\u00eda entrena a los ordenadores con grandes vol\u00famenes de datos<\/strong> para que puedan identificar y clasificar objetos en im\u00e1genes. Un ejemplo cotidiano de esta tecnolog\u00eda es el reconocimiento facial en nuestros tel\u00e9fonos m\u00f3viles, que utiliza Computer Vision para identificar caracter\u00edsticas \u00fanicas y permitir el acceso al dispositivo<\/strong>. Otro ejemplo lo encontramos en el desarrollo de los coches aut\u00f3nomos. <\/span><\/p>\n

Fabricantes como Tesla, BMW, Volvo y Audi<\/a> est\u00e1n adoptando el uso de c\u00e1maras m\u00faltiples, radar, sensores ultras\u00f3nicos y lidar<\/strong>, en la fabricaci\u00f3n de las piezas de sus veh\u00edculos. Con estos dispositivos se pueden capturar im\u00e1genes del entorno circundante, permitiendo que este tipo de coche detecte de manera precisa y segura objetos, marcas de carriles, se\u00f1ales de tr\u00e1nsito y otros elementos principales para su conducci\u00f3n<\/strong>. No obstante, un aspecto crucial a la hora de implementar esta tecnolog\u00eda es tener en cuenta la privacidad y seguridad de los datos<\/strong>. Es fundamental garantizar que se respeten los derechos de los usuarios y que la informaci\u00f3n se maneje con responsabilidad.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona su algoritmo?<\/h2>\n

El Computer Vision<\/strong> opera a trav\u00e9s de algoritmos y modelos matem\u00e1ticos<\/strong>. Su funcionamiento inicia con la adquisici\u00f3n de im\u00e1genes mediante c\u00e1maras u otros dispositivos sensoriales, ya sean fotograf\u00edas, v\u00eddeos o datos en tiempo real. Las im\u00e1genes se someten a un procesamiento previo para mejorar la calidad de la informaci\u00f3n, eliminando ruido, corrigiendo distorsiones o mejorando el contraste<\/strong>. Seguidamente, la visi\u00f3n artificial realiza an\u00e1lisis y reconocimiento de patrones, identificando caracter\u00edsticas como bordes, formas, colores y texturas, las cuales se utilizan para identificar y segmentar objetos en la imagen.<\/span><\/p>\n

Una vez identificados, procede a llevar a cabo diversas tareas, como clasificaci\u00f3n, reconocimiento de posici\u00f3n o movimiento, e incluso comprensi\u00f3n del contexto y significado de los objetos, mediante algoritmos de Deep Learning<\/strong> y la red neuronal convolucional<\/strong>, una operaci\u00f3n matem\u00e1tica que combina dos funciones para generar una tercera funci\u00f3n, entrenados con grandes cantidades de datos visuales.\u00a0<\/span><\/p>\n