Visión por computador

¿Qué es?

La visión por computadora es una rama de la inteligencia artificial que tiene por objetivo modelar matemáticamente los procesos de percepción visual en los seres vivos y generar programas que permitan simular estas capacidades visuales por computadora.

Terminología

El proceso de visión por computadora puede subdividirse en seis áreas principales:

1. Sensado: Es el proceso que nos lleva a la obtención de una imagen visual

2. Preprocesamiento: Trata de las técnicas de reducción de ruido y enriquecimiento de los detalles en la imagen

3. Segmentación: Es el proceso que particiona una imagen en objetos de interés.

4. Descripción: Trata con el cómputo de características útiles para diferenciar un tipo de objeto de otro.

5. Reconocimiento: Es el proceso que identifica esos objetos.

6. Interpretación: Asigna un significado a un conjunto de objetos reconocidos.

Conceptos Fundamentales

  • Medición
  • Detección de fallas
  • Verificación
  • Reconocimiento
  • Identificación
  • Análisis de localización
  • Guía

¿Y tu cómo ves?

La luz (energía electromagnética) incide en el ojo y es transformada en impulsos nerviosos por la retina.

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Para ello, la retina posee dos tipos de células especializadas en captar la luz (foto-receptores): los conos y los bastones.

 

Los impulsos nerviosos son transmitidos al cerebro a través de los nervios ópticos.

 

Finalmente, el córtex visual del cerebro (junto a otras áreas) da forma y sentido a la imagen.

Conos y bastones

Los conos son células sensibles a los colores. Esta sensibilidad es debida a unas moléculas presentes en los conos llamadas opsinas.

 

Hay tres tipos de conos, cada uno de ellos sensible a una longitud de onda (color) distinto: rojo, verde y azul.

Los bastones son células sensibles a la intensidad de luz (el brillo).

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¿Y las máquinas cómo ven?

Ven a través de cámaras conectadas a ellas. Estas cámaras pueden tomar fotografías (una imagen) o animaciones (secuencia de imágenes, vídeo).

Las imágenes son tratadas y procesadas para convertirlas en nuevas imágenes con mejor información: procesamiento de imágenes.

A continuación, se usa la información contenida en las imágenes procesadas para resolver un problema del mundo real: análisis de imágenes.

Procesamiento de imágenes

Tiene como objetivo mejorar la calidad de las imágenes para su posterior utilización o interpretación.

Etapas

1. Captura: Diseño de las propiedades de la captura. Tipo de cámara, distancia al objeto, mega píxeles, etc.

2. Pre-procesamiento: Reducir el entorno que no es de interés para el problema. Fondo, ruido, etc.

3. Segmentación: Reconocer y extraer cada uno de los objetos presentes en la imagen.

 

4. Extracción de características: Seleccionar y extraer “características” apropiadas para la identificación de los objetos deseados.

 

5. Identificación de objetos: Utilizar un modelo de toma de decisión para decidir a que categoría pertenece cada objeto.

Análisis de Imágenes

Se llama análisis de imágenes a la extracción de información derivada de sensores y representada gráficamente en formato de dos o tres dimensiones, para lo cual se puede utilizar tanto análisis visual como digital.

Aplicaciones

  • Detección de aviones enemigos
  • Sensores infrarrojos aéreos
  • Ecocardiogramas
  • Resonancia magnética(anomalías en tejidos humanos y flujo sanguíneos)
  • Documentación forense
  • Imágenes estereoscópicas para evaluar posibles rutas para nuevas autopistas

Muchas cámaras digitales registran la luz mediante unos semiconductores (materiales que pueden conducir la electricidad o no, en situaciones controlables) llamados photosites, en función de la componente roja, verde y azul de la luz. Este formato se llama RGB (Red, Green, Blue).

Las máquinas pueden usar cámaras que ven tipos de luz que no pueden ver los humanos: ultravioleta, infrarroja, rayos X, …

Aplicaciones

  • Industria automotriz
  • Industria de dispositivos médicos
  • Industria financiera
  • Navegación en Robótica
  • Biología, meteorología y geología
  • Identificación de construcciones, infraestructuras y objetos en escenas de exterior
  • Reconocimiento y clasificación
  • Inspección y control de calidad
  • Cartografía
  • Fotointerpretación

Referencias

  • http://dmi.uib.es/~ygonzalez/VI/Material_del_Curso/Teoria/Aplicaciones_VC.PDF
  • http://www.depi.itch.edu.mx/apacheco/expo/html/ai11/vision.html
  • http://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/d/d4/PresentacionMundoVirtual.pdf
  • https://eva.fing.edu.uy/pluginfile.php/60246/mod_resource/content/1/computer_vision_v2.pdf
  • http://ccc.inaoep.mx/~esucar/Libros/vision-sucar-gomez.pdf
  • http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/msp/florencia_y_an/capitulo3.pdf
  • https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_im%C3%A1genes
  • http://www.exa.unicen.edu.ar/catedras/pdi/FILES/TE/CP1.pdf
  • https://es.wikipedia.org/wiki/Estereoscop%C3%ADa

Visión por computador

By Melina Mejía Bedoya

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