Autor: Cath Sandoval

La tecnología de Image recognition con IA es cada vez más imprescindible en cualquier empresa que te imagines. Sus aplicaciones aportan valor económico en sectores como la sanidad, el comercio minorista, la seguridad, la agricultura y muchos más.

En el presente artículo podrás aprender más de los casos de uso del Image recognition

Identificación y análisis de rostros

Es una destacada aplicación de reconocimiento de imágenes. Los métodos modernos de ML permiten utilizar la alimentación de vídeo de cualquier cámara digital o webcam.

En estas aplicaciones, el software de reconocimiento de imágenes emplea algoritmos de IA para la detección simultánea de rostros, la estimación de la pose de la cara, el reconocimiento del género y la edad mediante una red neuronal convolucional profunda.

El análisis facial con visión por ordenador permite a los sistemas reconocer la identidad, las intenciones, los estados emocionales y de salud, la edad o la etnia. Algunas herramientas de reconocimiento de fotografías buscan cuantificar los niveles de atractivo percibido con una puntuación.

Análisis de imágenes médicas

La tecnología de reconocimiento visual se utiliza ampliamente en la industria médica para que los ordenadores entiendan las imágenes que se adquieren de forma rutinaria a lo largo del curso del tratamiento.

Por ejemplo, hay múltiples trabajos sobre la identificación del melanoma, un cáncer de piel mortal. El software de reconocimiento de imágenes de aprendizaje profundo permite el seguimiento del tumor a lo largo del tiempo.

Monitorización de animales

Los sistemas de IA visual agrícola utilizan técnicas novedosas que han sido entrenadas para detectar el tipo de animal y sus acciones. El software de reconocimiento de imágenes de IA se utiliza para la supervisión de animales en la agricultura a distancia para la detección de enfermedades, anomalías, el cumplimiento de las directrices de bienestar animal, etc.

Detección de patrones y objetos

Las tecnologías de reconocimiento fotográfico y de vídeo de AI son útiles para identificar personas, patrones, logotipos, objetos, lugares, colores y formas. La capacidad de personalización del reconocimiento de imágenes permite utilizarlo junto con múltiples programas de software. 

Por ejemplo, después de que un programa de reconocimiento de imágenes se especialice en la detección de personas, puede utilizarse para el recuento de personas, una aplicación de visión por ordenador muy popular en las tiendas minoristas.

Identificación automatizada de imágenes de plantas

Gracias a un artículo de viso.ai, podemos saber que en una investigación de julio de 2021 analizó la precisión de la identificación de imágenes. Esto con el objeto de determinar la familia de plantas, las formas de crecimiento, las formas de vida, etc.

La herramienta funciona al usar la foto de una planta con un software de comparación de imágenes para consultar los resultados con una base de datos en línea.

Los resultados indicaron una gran precisión de reconocimiento, ya que el 79,6% de las 542 especies de unas 1.500 fotos fueron identificadas correctamente. Mientras que la familia de la planta se identificó correctamente para el 95% de las especies.

El reconocimiento de imágenes es muy favorable y relevante para cualquier empresa puesto que agiliza muchos procesos, favorece la recolección de datos y además el trabajo sin mano humana.

Dar paso a la tecnología y a todo lo que conlleva el reconocimiento de imágenes, no es una tarea fácil, pero con conocimientos, una buena organización y un equipo especializado, será posible.

En LISA Insurtech nos destacamos por agilizar los procesos de liquidación de seguros con tecnología de vanguardia. Una de nuestras actrices estrella es nuestra Inteligencia artificial.

Gracias a ella, somos capaces de reconocer imágenes, documentos, vídeos y fotografías para así evitar fraudes y evitar tantas fricciones durante la liquidación del siniestro.

¡Te invitamos a que compruebes por ti mismo todo lo que podemos lograr en tan solo 2min!

El reconocimiento de imágenes con aprendizaje profundo es una aplicación clave de la visión de la IA y se emplea para impulsar una gran gama de casos de uso en el mundo real en la actualidad.

¿Qué es el reconocimiento de imágenes?

En palabras simples, se trata de la tarea de identificar objetos de interés dentro de una imagen y reconocer a qué categoría pertenecen. El reconocimiento de fotos y el reconocimiento de imágenes son términos que se utilizan indistintamente.

Cuando detectamos visualmente un objeto o una escena, identificamos automáticamente los objetos como instancias diferentes y los asociamos con definiciones individuales. Sin embargo, el reconocimiento visual es una tarea muy compleja para las máquinas.

El reconocimiento de imágenes mediante inteligencia artificial es un tema de investigación de larga data en el campo de la visión por ordenador. Aunque a lo largo del tiempo han evolucionado diferentes métodos, el objetivo común del reconocimiento de imágenes es la clasificación de los objetos detectados en diferentes categorías (también se denomina reconocimiento de objetos).

En los últimos años, el aprendizaje automático, en particular la tecnología de aprendizaje profundo, logró grandes éxitos en muchas tareas de visión por ordenador y comprensión de imágenes. 

¿Para qué se usa el reconocimiento de imágenes?

En todos los sectores, la tecnología de reconocimiento de imágenes con IA se ha vuelto imprescindible. Sus aplicaciones aportan valor económico en sectores como la sanidad, el comercio minorista, la seguridad, la agricultura y muchos más.

Modelos de aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes más populares

Gracias al artículo de viso.ai pudimos conocer estos tres tipos de modelos más populares:

Máquinas de vectores de apoyo

Las SVM funcionan haciendo histogramas de imágenes que contienen los objetos objetivo y también de imágenes que no los contienen. A continuación, el algoritmo toma la imagen de prueba y compara los valores del histograma entrenado con los de varias partes de la imagen para comprobar si hay coincidencias.

Modelos de bolsa de características

Estos modelos, como la transformación de características invariantes de escala (SIFT) y las regiones extremas máximamente estables (MSER), funcionan tomando como referencia la imagen que se va a escanear y una foto de muestra del objeto que se va a encontrar. A continuación, intenta hacer coincidir los rasgos de la foto de muestra con varias partes de la imagen de destino para ver si se encuentran coincidencias.

Algoritmo Viola-Jones

Es un algoritmo de reconocimiento facial muy utilizado en la época anterior a las redes neuronales convolucionales, funciona escaneando rostros y extrayendo características que luego pasan por un clasificador de refuerzo. Este, a su vez, genera una serie de clasificadores potenciados que se usan para comprobar las imágenes de prueba.

Para encontrar una coincidencia con éxito, una imagen de prueba debe generar un resultado positivo de cada uno de estos clasificadores.

Modelos de reconocimiento de imágenes de aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo más populares, como YOLO, SSD y RCNN, utilizan capas de convolución para analizar una imagen o fotografía. Durante el entrenamiento, cada capa de convolución actúa como un filtro que aprende a reconocer algún aspecto de la imagen antes de pasar a la siguiente.

Una capa procesa los colores, otra las formas, y así sucesivamente. Al final, se tiene en cuenta un resultado compuesto de todas estas capas para determinar si se ha encontrado una coincidencia.

¡Este tema es bastante extenso! Pero hemos hecho para ti una serie de artículos con información comprimida que te enseñará todo lo que debes saber del reconocimiento de imágenes.

En el artículo anterior, ya pudimos conocer las etapas de evolución a lo largo de los años de la Visión artificial. Ahora bien, queremos explicarte en esta oportunidad los 6 casos de uso de esta tecnología.

Son muchas empresas las que piensan o han estado introduciendo rápidamente la tecnología de visión artificial en diversos sectores para resolver problemas de automatización con ordenadores que tienen la capacidad de observar. 

Es por ello que queremos enseñarte en este artículo, cuáles son los sectores que mayormente implementan esta tecnología y para ello nos apoyamos del artículo de viso.ai

Fabricación:

La visión por ordenador se utiliza en las industrias manufactureras para la inspección automatizada de productos, el recuento de objetos, la automatización de procesos y para aumentar la seguridad de los trabajadores.

Seguridad:

La detección de personas se realiza para la vigilancia inteligente del perímetro. Otro caso de uso popular es la detección profunda de rostros y el reconocimiento facial con una precisión superior a la humana.

Agricultura:

En este sector se incluyen la monitorización automatizada de animales para detectar el bienestar de los mismos y la detección temprana de enfermedades y anomalías que puedan padecer.

Ciudades inteligentes:

Se aplica para obtener el análisis de multitudes, la detección de armas, el análisis del tráfico y el recuento de vehículos y la inspección de infraestructuras.

Comercio minorista:

Por ejemplo, el vídeo de las cámaras de vigilancia de las tiendas minoristas puede utilizarse para rastrear los patrones de movimiento de los clientes y para realizar el recuento de personas. Además también para analizar la afluencia para identificar los «cuellos de botella», la atención a los clientes y los tiempos de espera.

Seguros:

Abrimos este punto especialmente porque sabemos con toda seguridad que puede ser empleada la visión artificial dentro de la industria de seguros.

¿Cómo? Puede ser aplicada para agilizar los procesos de liquidación al analizar las evidencias fotográficas, documentales y de vídeo que son entregadas por los asegurados. Además que permite la prevención de fraudes.

Actualmente la visión artificial se encuentra en un estado envidiable de avances y posibilidades que ha permitido llegar a aplicaciones más complejas y robustas como lo es el caso de LISA Claims.

A través de nuestra plataforma, podemos controlar y administrar todos los procesos de liquidación de siniestros gracias al uso de la tecnología, garantizando:

Seguridad, mejor eficiencia operacional y  una mayor satisfacción de los asegurados.

En los últimos años, las nuevas tecnologías sobre aprendizaje profundo han logrado grandes avances en el campo de la visión por ordenador, especialmente en el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos.

Es por esto que, queremos explicarte paso a paso su evolución. Y para ello, nos apoyamos en el artículo de viso.ai

¡Aquí vamos!

1960

Durante esta década salió a la luz la visión por ordenador, justamente cuando los informáticos intentaron emular la vista humana a través de la computación.

Pese a que la investigación pasó por varias décadas más, lo más avanzado que se logró obtener a la época fue la percepción de objetos comunes. Sin embargo esta tenía muchas dificultades para reconocer múltiples objetos naturales con variaciones de forma.

2014

Conocida como la era del aprendizaje profundo. Los investigadores lograron grandes avances al entrenar ordenadores con al menos 15 millones de imágenes del mayor conjunto de datos de clasificación de imágenes (ImageNet). Todo esto fue posible gracias a la tecnología de Deep learning (aprendizaje profundo).

En todas las pruebas y retos realizados de visión por ordenador, el aprendizaje profundo demostró una superioridad sobre los algoritmos tradicionales.

2016

¡Aprendizaje profundo casi en tiempo real! El aprendizaje profundo, una clase particular de algoritmos de aprendizaje automático, es capaz de simplificar el proceso de extracción y descripción de características mediante una red neuronal convolucional multicapa (CNN).

Gracias a los datos masivos de ImageNet, a las modernas unidades centrales de procesamiento (CPU) y a las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las redes neuronales profundas aportan un desarrollo sin precedentes de la visión por ordenador y logran un rendimiento de vanguardia.

Especialmente, el desarrollo de detectores de objetos de una sola etapa hizo que la visión de IA de aprendizaje profundo fuese mucho más eficiente y veloz.

2020

Durante este año, ocurrió el despliegue del aprendizaje profundo y Edge IA. Hoy en día, la CNN se ha convertido en el marco de cálculo estándar de facto en la visión por ordenador. 

Además se han desarrollado numerosas redes más profundas y complejas para que las CNN ofrezcan una precisión casi humana, en muchas aplicaciones de visión por ordenador.

Los modelos de IA optimizados y ligeros permiten realizar la visión por ordenador en hardware y dispositivos móviles de bajo coste.

El hardware de IA de borde (Edge IA), como los aceleradores de hardware de aprendizaje profundo, permiten una inferencia de borde altamente eficiente para la visión por ordenador.

Finalmente, podemos recalcar que las tecnologías de Visión por ordenador han evolucionado con el paso del tiempo, pasando de la percepción de objetos comunes a tener casi la visión humana.

Todo esto ha sido posible gracias a pruebas, estudios y mucha data capaz de hacer que los sistemas puedan entender a medida que van trabajando.

En nuestro próximo artículo queremos complementarte esta información con 6 casos de usos de la Visión por ordenador, ¡no te lo pierdas!

En el artículo anterior, te dimos un abrebocas sobre qué es la visión por ordenador, el valor, cómo funciona y un ejemplo. Hoy, te explicaremos cómo funciona la visión por ordenador.

¿Cómo trabaja la visión por ordenador?

Para entrenar un algoritmo para la visión por computadora, las tecnologías empleadas se basan en el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático. Muchos métodos de alto rendimiento en el software moderno de visión por computadora se basan en una red neuronal convolucional (CNN).

Estas redes neuronales se usan para permitir que una computadora aprenda sobre el contexto de los datos visuales a partir de imágenes. Si hay suficientes datos disponibles, la computadora aprende a distinguir una imagen de otra. A medida que los datos de la imagen se alimentan a través del modelo, la computadora aplica una CNN para «observar» los datos.

La CNN ayuda a un modelo de aprendizaje automático / aprendizaje profundo a comprender las imágenes dividiéndolas en píxeles a los que se les asignaron etiquetas para entrenar características específicas, las llamadas anotaciones de imágenes .

Por lo tanto, el modelo de IA usa las etiquetas para realizar convoluciones y hacer predicciones sobre lo que está «viendo» y verifica la precisión de las predicciones de forma iterativa hasta que las predicciones cumplen con las expectativas. 

Visión computacional inspirada en el cerebro humano

Por lo tanto, la visión por computadora funciona reconociendo imágenes o “viendo” imágenes similares a las de los humanos, utilizando características aprendidas con una puntuación de confianza. Es por ello que, las redes neuronales, simulan esencialmente la toma de decisiones humana y el aprendizaje profundo entrena a la máquina para que haga lo que el cerebro humano hace de manera natural.

Rendimiento a nivel humano de la IA de visión artificial

Las tareas de aprendizaje profundo son computacionalmente pesadas y costosas, dependiendo de importantes recursos informáticos, y requieren conjuntos de datos masivos para entrenar modelos.

En comparación con el procesamiento de imágenes tradicional, los algoritmos de aprendizaje profundo permiten que las máquinas aprendan por sí mismas. Esto sin que un desarrollador lo programe para reconocer una imagen en función de características predeterminadas. 

¿Sabías que en el reconocimiento facial profundo, los modelos de IA logran una precisión de detección que es más alta que la precisión que los humanos?

Además la visión computacional con aprendizaje profundo también ha logrado el desempeño humano en la clasificación del cáncer de piel con un nivel de competencia comparable al de los expertos dermatólogos.

Funciones de los sistemas de visión por ordenador

Según el artículo de viso.ai, todos los sistemas de visión por computadora contienen las mismas funciones típicas:

1.Adquisición de imágenes: La imagen digital de una cámara o sensor de imagen proporciona los datos de la imagen o el video. Básicamente, puede usarse cualquier cámara o sensor 2D o 3D para proporcionar marcos de imagen.

2. Preprocesamiento: La entrada de imágenes de las cámaras debe procesarse con anterioridad para optimizar el rendimiento de las tareas posteriores de visión por computadora. El preprocesamiento incluye reducción de ruido, mejora de contraste, cambio de escala o recorte de imagen.

3.Algoritmo de visión por computadora: El algoritmo de procesamiento de imágenes, realiza la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación en cada imagen o fotograma de video.

4.Lógica de automatización: La información de salida del algoritmo de IA debe procesarse con reglas condicionales basadas en el caso de uso. Esta parte realiza la automatización basada en la información obtenida de la tarea de visión por computadora. 

Por ejemplo, pasa o no pasa para aplicaciones de inspección automática, coincide o no coincide en los sistemas de reconocimiento, marca para revisión humana en aplicaciones de seguridad, militares o de reconocimiento médico.

Finalmente…

El computer vision tiene como finalidad, ayudar a las computadoras a comprender e interpretar el contenido de las imágenes digitales. Esto con el propósito de aportar a los ordenadores en su proceso de entendimiento del mundo visual mediante la simulación de la visión humana.

En LISA Insurtech, hemos tomado la tecnología más vanguardista para ofrecer en los procesos de liquidación de siniestros, análisis documental y fotográfico gracias a la ayuda de nuestra inteligencia artificial, Burns.

¿Quieres saber más? Agenda una DEMO