Durante el verano norteamericano, una mujer decidió ir a un bosque cercano a su casa en busca de alimentos poco convencionales, como plantas y setas. La práctica, llamada forrajeoes bastante común en los estados del sur.
Pensó que estaba recogiendo setas llamadas pollo del bosqueuna especie comestible. Después de comer, su marido y sus hijos empezaron a encontrarse mal. La mujer confundió las especies y se llevó a casa jack-o'lanternsuna seta venenosa y potencialmente mortal.
¡Reconocer las setas habría evitado problemas de salud! La tecnología de reconocimiento de imágenes no sólo evita confusiones con las setas, sino que también identifica personas, lugares y productos. Este artículo explica cómo funciona. ¿Listo para empezar?
¿Qué es el reconocimiento de imágenes?
El reconocimiento de imágenes, o visión por ordenador, es una herramienta tecnológica utilizada para analizar, categorizar y distinguir fragmentos o imágenes completas.
Desarrollado a partir de la tecnología de reconocimiento facial de los años 60, el reconocimiento ha llegado a imágenes de objetos, lugares y textos, incluso a instancias con un alto nivel de detalle.
Por ejemplo, los médicos chinos han perfeccionado el modelo de inteligencia artificial (IA) para evaluar el tejido orgánico y detectar cambios de color o textura.
¿Cuál es la diferencia entre el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento facial?
La principal diferencia entre los modelos de reconocimiento es el entrenamiento que ambos reciben. Mientras que el reconocimiento de imágenes puede aplicarse a cualquier tipo de foto, ilustración o forma de arte, el reconocimiento facial se entrena para distinguir personas.
Para no confundir a la gente, hay que entrenar a la máquina con un gran volumen de imágenes muy diversas. Pero también hay que entrenarla para que entienda que un mismo hombre puede tener el pelo largo o corto, bigote, barba, gafas y tatuajes.
Además, el reconocimiento facial cuando se utiliza en cámaras de captura de movimiento necesita identificar a una persona incluso con expresiones faciales. Es un reto importante que aún no ha concluido.
¿Cómo funciona el reconocimiento de imágenes?
El reconocimiento de imágenes es un recurso desarrollado mediante IA, por lo que, para empezar, es necesario entrenar los algoritmos. Este entrenamiento es una parte importante del proceso porque sienta las bases que guiarán a la máquina en sus actividades.
Para completar esta formación, el usuario carga un conjunto de imágenes con diversos elementos. A continuación, la máquina procesa las referencias y realiza las tres tareas que hemos mencionado antes.
- Analizar: En la fase de análisis, la IA evaluará cada elemento de la imagen y determinará cuáles son sus características fundamentales: forma, color, luz, sombras, estilo y calidad de la imagen;
- Categorización: En la fase de categorización, la imagen recibe una "etiqueta". La IA determinará si es una foto de un bosque o una ilustración de un barco, por ejemplo;
- Distinguir: e Por último, el siguiente paso consiste en comparar la imagen con otras. De este modo, la IA puede determinar qué tienen en común y sugerir resultados similares al usuario.
¿Dónde utilizamos el reconocimiento de imágenes?
Quizá la aplicación más conocida del reconocimiento de imágenes sea Google, pero hay otras plataformas que también utilizan esta tecnología. Mencionaremos cuatro que merece la pena destacar.
Búsqueda de imágenes en Google
¿Lo has pensado alguna vez? La búsqueda de imágenes que haces en Google utiliza el reconocimiento de imágenes para presentarte los mejores resultados de búsqueda.
Así, cuando escribas "coche azul en una carrera", Google Imágenes sólo mostrará las que hayan sido analizadas y categorizadas para este tema.
A veces te mostrará otras opciones con elementos que no incluiste en la búsqueda, pero que contienen la idea central del coche azul o la carrera.
Google Lens
Esta aplicación de Google es la tecnología de reconocimiento de imágenes más potente. Al abrir la app, el usuario puede apuntar con la cámara a un objeto y saber inmediatamente de qué se trata.
Por este motivo, Google Lens se ha convertido en una de las herramientas más utilizadas por los turistas en países con idiomas que desconocen, o la compañía en un museo para comprender mejor las obras expuestas.
También la utilizan botánicos para catalogar especies vegetales, personas que quieren encontrar un producto o incluso coleccionistas de coches que necesitan registrar los modelos que desean.
Tineye
Tineye se ha convertido en una de las plataformas más populares para los fact-checkers. Su gran capacidad de reconocimiento y su base de datos de más de 64.000 millones de imágenes son un atractivo para los periodistas.
De este modo, es posible encontrar imágenes y rastrear tanto el lugar donde se publicaron por primera vez como la fecha en que se publicaron. Esta función es importante para identificar imágenes que se utilizan en contextos inadecuados o de forma engañosa.
Tess AI
En Tess AI es una de las herramientas con tecnología de reconocimiento de imágenes.
Algunos modelos generativos permiten utilizar una imagen como referencia para producir otras con los mismos elementos. Gracias a ello, las aplicaciones son más variadas.
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Conclusión
En este artículo veremos qué es esta tecnología, cómo funciona y cuáles son sus principales funciones. También hablamos un poco de qué es el reconocimiento facial y en qué se diferencia del reconocimiento de imágenes.
La tecnología sigue evolucionando y todavía vamos a ver muchas novedades en este campo. En consecuencia, tienes que estar al día de lo último en el campo de la IA.
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