Cómo funciona el reconocimiento de imágenes para visualizar objetos en imágenes

Nuestro mundo está lleno de imágenes, y la mayoría de las veces, nosotros, los humanos, podemos descifrar exactamente qué son esas imágenes y qué significan con bastante facilidad. Para las computadoras, eso no es tan simple.

Sin embargo, en la última década, los avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático han mejorado significativamente la capacidad de las computadoras para entender el contenido visual.

Usando herramientas complejas de reconocimiento de imágenes, las computadoras ahora pueden identificar diferentes elementos dentro de una imagen y transmitir esa información a nosotros. Como resultado, están mucho mejor equipadas para interpretar y explicar de qué trata una imagen.

El reconocimiento de imágenes es una subcategoría de la visión por computadora, un campo más amplio donde se identifican y procesan elementos visuales en un intento de hacerlos lo más similares posible a la visión y comprensión humanas. A medida que la IA se vuelve más sofisticada, también lo hace el software de reconocimiento de imágenes y su capacidad para entender el contenido visual.

Como un proceso de múltiples pasos, el reconocimiento de imágenes implica recopilar datos iniciales sobre una imagen, seguido de procesarlos a través de la máquina. Luego, los datos se analizan en comparación con ejemplos del mundo real con los que la máquina ha sido entrenada. Estos conjuntos de datos de entrenamiento son críticos para construir una base desde la cual el software de reconocimiento de imágenes pueda aprender y hacer que el reconocimiento de futuras imágenes sea más preciso.

Ejemplo de reconocimiento de imágenes

Algunos ejemplos de reconocimiento de imágenes son la función de etiquetado automático de Facebook, la aplicación Google Lens que traduce imágenes o busca elementos, la búsqueda de imágenes de eBay y la organización automatizada de imágenes y videos en Google Photos. Al analizar los parámetros de la imagen, el reconocimiento de imágenes puede ayudar a navegar obstáculos y automatizar tareas que necesitan supervisión humana.

Otro ejemplo simple de reconocimiento de imágenes es el software de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que identifica texto impreso y convierte archivos no editables en documentos formateables. Una vez que el escáner OCR ha determinado los caracteres en la imagen, los convierte y los almacena en un archivo de texto.

No hace falta decir que todas las técnicas de reconocimiento de imágenes se pueden aplicar a las transmisiones de video. Porque, fundamentalmente, un video consiste en un grupo de imágenes que se muestran rápidamente. Por lo tanto, la técnica de reconocimiento de imágenes se puede aplicar a los videos.

Reconocimiento de imágenes vs. detección de objetos

El reconocimiento de imágenes implica identificar y categorizar los objetos encontrados dentro de una imagen o video, utilizando patrones y características aprendidas para determinar con precisión el contenido. El objetivo es que la máquina identifique lo que está sucediendo en la imagen como la percepción humana.

La detección de objetos, por otro lado, tiene un objetivo más enfocado de identificar objetos particulares dentro de una imagen.

En otras palabras, el reconocimiento de imágenes interpreta ampliamente el contenido general de una imagen, mientras que la detección de objetos se encarga de identificar y clasificar partes específicas de la imagen según lo definido por el usuario.

Ambos procesos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para aprender, procesar y clasificar los diversos elementos dentro de una imagen. Sin embargo, su objetivo y resultado difieren ligeramente: la detección de objetos es más específica con un alcance de trabajo más estrecho.

Reconocimiento de imágenes vs. visión por computadora

El reconocimiento de imágenes es una subcategoría de la visión por computadora. Muchos usan estos dos términos indistintamente.

La visión por computadora es un campo amplio que incluye diferentes herramientas y estrategias dirigidas a infundir capacidades visuales dentro de máquinas y sistemas informáticos. Estas técnicas incluyen seguimiento de objetos, síntesis de imágenes, segmentación de imágenes, reconstrucción de escenas, detección de objetos y procesamiento de imágenes. La técnica de visión por computadora impulsa varias innovaciones como la imagen médica, el estudio de órganos anatómicos, los coches de autoasistencia, la automatización de procesos robóticos y la automatización industrial. El objetivo principal es replicar las capacidades de visión humana dentro de los sistemas informáticos para que puedan completar más de una tarea a la vez reconociendo su estado visual y apariencia.

El reconocimiento de imágenes es una subcategoría dentro de la tecnología de visión por computadora que se centra en detectar, categorizar y reestructurar elementos de imagen dentro de fotografías digitales estáticas, videos y escenarios del mundo real. Este software está preentrenado en conjuntos de imágenes con características similares a las del conjunto de prueba. El algoritmo de reconocimiento de imágenes analiza la ubicación de los objetos, extrae características, las envía a una capa de agrupamiento y finalmente alimenta las características a una máquina de vectores de soporte (SVM) para hacer la clasificación final. Las aplicaciones comunes incluyen reconocimiento facial, autenticación biométrica, identificación de productos y moderación de contenido.

Tipos de reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes generalmente se divide en tres categorías según cómo se ha entrenado la máquina:

• Aprendizaje supervisado. Cuando los datos están etiquetados y las categorías para los elementos de imagen se conocen de antemano, el aprendizaje supervisado es el mejor enfoque a utilizar. Puede distinguir diferentes categorías, por ejemplo, "no un gato" y "un gato", y reconocer estas partes de la imagen.
• Aprendizaje no supervisado. Cuando las categorías son desconocidas y las imágenes se introducen en la máquina, el aprendizaje no supervisado reconoce patrones en los datos. El análisis de la imagen se basa en atributos y características en lugar de categorías u objetos preprogramados.
• Aprendizaje auto-supervisado. Cuando hay algunos datos etiquetados, pero la máquina aún está aprendiendo a funcionar con información menos específica, el aprendizaje auto-supervisado puede ser un buen enfoque a utilizar. Es un subconjunto del aprendizaje no supervisado, donde las etiquetas se crean durante el proceso de análisis. Se requiere más supervisión en este paso crítico de entrenamiento, ya que determina qué tan bien puede la máquina reconocer futuras imágenes.

Dentro de cada una de estas categorías, se pueden usar varios tipos de aplicaciones para un reconocimiento de imágenes más extenso y específico. Estos incluyen:

• Reconocimiento facial. Este tipo especializado de reconocimiento de objetos entrena a las máquinas para identificar y procesar características faciales individuales. Las aplicaciones van desde la seguridad y la vigilancia hasta la aplicación de la ley. Por ejemplo, la seguridad aeroportuaria y el control fronterizo ahora a menudo utilizan el reconocimiento facial para comparar las características de un humano frente a la cámara con el documento de identidad para verificar su identidad.
• Reconocimiento de escenas. Los paisajes y edificios también pueden ser identificados por el software de reconocimiento de imágenes. Esto se puede usar de varias maneras, como en vehículos autónomos, sistemas de mapeo o software de juegos como auriculares de realidad aumentada y virtual.
• Reconocimiento de gestos. Si bien identificar imágenes estáticas es un desafío para las computadoras, reconocer y evaluar gestos en movimiento, particularmente los de los humanos, puede ser aún más complejo. Las herramientas de reconocimiento de imágenes pueden ser programadas para leer y entender movimientos de manos, expresiones faciales y más.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Los caracteres fijos como letras y números son más fáciles de descifrar para las computadoras, particularmente cuando la máquina ha sido entrenada para captar estos elementos visuales y tiene categorías preasignadas para organizarlos. Los documentos manuscritos pueden necesitar ser escaneados y convertidos en texto digital. Esta técnica es una de las formas más fáciles y rápidas de digitalizar información escrita.

¿Cómo funciona el reconocimiento de imágenes?

Para que una computadora reconozca imágenes y patrones, emplea un proceso conocido como aprendizaje profundo. Esta es una forma de aprendizaje automático donde las redes neuronales profundas replican los complejos poderes de toma de decisiones del cerebro humano en un entorno artificial.

Estas redes neuronales profundas están compuestas por tres o más capas, a menudo cientos o miles, que entrenan el modelo de software de reconocimiento de imágenes para aplicaciones del mundo real. Al igual que nuestros cerebros contienen numerosos nodos interconectados para transmitir información a través de nuestros cuerpos, estas redes informáticas operan de manera comparable.

Estos nodos en la red identifican lo que la computadora está viendo, sopesan diferentes opciones y luego proporcionan un resultado final sobre lo que muestra la imagen. Entrenar estos nodos es crucial para que la máquina aprenda y mejore su precisión con el tiempo.

La máquina debe ser entrenada usando un gran conjunto de datos, lo que le ayuda a aprender e identificar las características necesarias de diferentes objetos. Una vez entrenada, el proceso de reconocimiento de imágenes generalmente sigue estos seis pasos:

• Recolección de datos. Los datos se introducen en la máquina, generalmente en un entorno de aprendizaje supervisado con imágenes etiquetadas.
• Preprocesamiento. Antes de que comience el entrenamiento, las imágenes se ajustan para eliminar cualquier distorsión o interferencia. Esto puede implicar recortar, iluminar o ajustar de otro modo las imágenes para hacerlas lo más útiles posible para la máquina.
• Extracción de características. Aislar las partes de la imagen que necesitan ser categorizadas es un paso esencial en el entrenamiento. Esto ayuda a la máquina a distinguir entre diferentes partes del visual.
• Entrenamiento del modelo. Usando los conjuntos de datos etiquetados, la red neuronal de la máquina se entrena repetidamente hasta que los patrones y características se reconocen con un alto nivel de precisión. El etiquetado y la segmentación ocurren durante esta fase, dando al modelo más información para entender la imagen.
• Prueba del modelo. Se utilizarán diferentes conjuntos de datos para continuar entrenando y probando el algoritmo hasta que esté listo para su implementación. Estos conjuntos de datos probablemente se volverán más complejos con el tiempo, pasando de conjuntos de datos etiquetados a no etiquetados para ayudar a la máquina a aprender y volverse más precisa.
• Implementación y re-prueba. Cuando el modelo ha sido suficientemente probado y validado, puede ser implementado para un uso más amplio.

Por ejemplo, a la máquina se le podría alimentar una imagen de dos perros jugando en un patio trasero. El software de reconocimiento de imágenes comenzaría a identificar los elementos de la imagen con clasificación, separando a los perros del fondo. A partir de ahí, podrían volver a etiquetar a los perros individuales como "perro" y otros elementos en la imagen, como "árbol", "pelota" o "cerca".

Industrias que se benefician del reconocimiento de imágenes

Las aplicaciones comerciales del reconocimiento de imágenes se están volviendo más extensas a medida que la IA y el aprendizaje automático alcanzan niveles sin precedentes de sofisticación y precisión. Para tareas que podrían ser automatizadas o requieren un nivel significativo de esfuerzo humano, el reconocimiento de imágenes puede reducir significativamente tanto el tiempo como los costos.

Algunas de las industrias que se benefician de esta tecnología incluyen:

• Retail. El reconocimiento de imágenes en la industria minorista es una de las mejores maneras de mejorar la experiencia del cliente al comprar en la tienda. Por ejemplo, puede emparejar atuendos con un cliente específico según su estilo actual. Los sistemas de seguridad también pueden usar el reconocimiento de imágenes para identificar posibles ladrones o otras amenazas de seguridad.
• Salud. Los radiólogos pueden usar el reconocimiento de imágenes para identificar rápida y fácilmente problemas en resonancias magnéticas y otras imágenes médicas, lo que lleva a un tratamiento más rápido y efectivo para los pacientes.
• Agricultura. Las plagas y enfermedades pueden ser desastrosas para la comunidad agrícola. Con el software de reconocimiento de imágenes, los agricultores pueden analizar la composición visual de los cultivos, lo que les permite tomar medidas correctivas antes de que los problemas sean irreversibles.
• Finanzas. El error humano en la contabilidad puede ser increíblemente costoso, pero numerosas tareas en la industria financiera pueden ser automatizadas para ahorrar tiempo y dinero. El procesamiento de facturas, la gestión de gastos y la validación de transacciones financieras son ejemplos de cómo el reconocimiento de imágenes puede ayudar. Por ejemplo, las pequeñas empresas pueden escanear rápidamente un recibo en papel en su teléfono y cargarlo en su software de contabilidad. El reconocimiento de imágenes extraerá la información en la imagen para agregar automáticamente estos datos de gastos a sus registros.
• Manufactura. Los defectos en los productos pueden ser errores costosos para la industria manufacturera. El reconocimiento de imágenes puede encontrar estos errores o cualquier desviación del estándar de calidad típico. Por ejemplo, en el campo de la producción farmacéutica, el reconocimiento de imágenes puede detectar fácilmente una pastilla faltante de un paquete antes de que se complete el proceso de fabricación y el medicamento se empaquete para la venta en una cantidad incorrecta.

Tareas del software de reconocimiento de imágenes

El software de reconocimiento de imágenes se basa en el aprendizaje profundo, más precisamente, las redes neuronales artificiales.

Antes de discutir el funcionamiento detallado del software de reconocimiento de imágenes, examinemos las cinco tareas comunes de reconocimiento de imágenes: detección, clasificación, etiquetado, heurísticas y segmentación.

Detección

El proceso de localizar un objeto en una imagen se llama detección. Una vez que se encuentra el objeto, se coloca un cuadro delimitador alrededor de él.

Por ejemplo, considere una imagen de un parque con perros, gatos y árboles en el fondo. La detección puede implicar localizar árboles en la imagen, un perro sentado en el césped o un gato acostado.

Una vez que se detecta el objeto, se coloca un cuadro delimitador alrededor de él. Por supuesto, los objetos pueden venir en todas las formas y tamaños. Dependiendo de la complejidad del objeto, se utilizan técnicas como la anotación de polígonos, semántica y puntos clave para la detección.

Clasificación

Es el proceso de determinar la clase o categoría de una imagen. Una imagen solo puede tener una clase. En el ejemplo anterior, si hay un cachorro en el fondo, se puede clasificar como "perros" o simplemente como imágenes de perros. Si hay perros de diferentes razas o colores, también se pueden clasificar como "perros".

Etiquetado

El etiquetado es similar a la clasificación pero busca una mejor precisión. Intenta identificar múltiples objetos en una imagen. Por lo tanto, una imagen puede tener una o más etiquetas. Por ejemplo, una imagen de un parque puede tener etiquetas como "perros", "gatos", "humanos" y "árboles".

Heurística

El algoritmo predice una "heurística" para cada elemento dentro de una imagen, que es una puntuación proyectiva de un elemento perteneciente a una categoría de imagen específica. La heurística es una medida estimada, generalmente medida a través de una métrica de distancia como la métrica euclidiana o de Minkowski. La heurística se compara luego con un valor de "tensor", que se calcula mediante la multiplicación cruzada de las propiedades de los datos en un número de cuadrículas en las que se divide la imagen. El valor heurístico establece un objetivo predeterminado para que el algoritmo de reconocimiento de imágenes lo logre.

Segmentación

La segmentación de imágenes es una tarea de detección que intenta localizar objetos en una imagen hasta el píxel más cercano. Es útil en situaciones donde la precisión es crítica. La segmentación de imágenes se utiliza ampliamente en la imagen médica para detectar y etiquetar píxeles de imagen.

Procesar una imagen completa no siempre es una buena idea, ya que puede contener información innecesaria. La imagen se segmenta en subpartes, y se calculan las propiedades de los píxeles de cada parte para entender su relación con la imagen en general. También se consideran otros factores, como la iluminación de la imagen, el color, el gradiente y las representaciones vectoriales faciales.

Por ejemplo, si estás tratando de detectar coches en un estacionamiento y segmentarlos, las vallas publicitarias o señales pueden no ser de mucha utilidad. Aquí es donde la partición de la imagen en varios segmentos se vuelve crítica. Los píxeles similares en una imagen se segmentan juntos y te dan una comprensión granular de los objetos en la imagen.

Beneficios del reconocimiento de imágenes

Para tanto las empresas como los consumidores, el software de reconocimiento de imágenes tiene varios beneficios significativos.

Protege a las personas del crimen en línea

Hoy en día, nuestros rostros están por todo internet, junto con una cantidad aparentemente interminable de información personal. Con herramientas de reconocimiento de imágenes, se pueden realizar búsquedas de imágenes para verificar el uso no autorizado de tu información para fraudes.

Para los artistas visuales, esta también es una buena manera de identificar si alguien está robando o haciendo un uso indebido de tu obra de arte.

Procesa datos rápidamente

El reconocimiento de imágenes por IA puede procesar grandes conjuntos de datos exponencialmente más rápido de lo que podría un humano. Esto no solo libera a tu equipo para realizar otras tareas que son más críticas para el negocio, sino que también completa el trabajo en un tiempo mucho más rápido.

Soluciones escalables para cualquier proyecto visual

Los sistemas de IA tienen una amplia gama de aplicaciones, lo que significa que pueden usarse para casi cualquier cosa. Eso hace que el software de reconocimiento de imágenes sea una de las opciones más adaptables y flexibles para cualquier tipo de proyecto, sin importar el tamaño.

Mejor software de reconocimiento de imágenes

Con su gama de capacidades, el software de reconocimiento de imágenes adecuado depende de tu necesidad específica y los resultados deseados. La mayoría de las herramientas pueden manejar una variedad de entradas de datos, incluyendo el mejor software de reconocimiento de imágenes gratuito. Pero para proyectos más complejos, el software de pago suele ser la mejor opción.

Para ser incluido en la categoría de software de reconocimiento de imágenes, las plataformas deben:

• Proporcionar un algoritmo de aprendizaje profundo específicamente para el reconocimiento de imágenes
• Conectarse con grupos de datos de imágenes para aprender una solución o función específica
• Consumir los datos de imagen como entrada y proporcionar una solución de salida
• Integrar capacidades de reconocimiento de imágenes en otras aplicaciones, procesos o servicios

* A continuación se presentan las cinco principales soluciones de software de reconocimiento de imágenes del Informe de Primavera 2024 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Google Cloud Vision API

Google Cloud Vision API permite a los desarrolladores aprovechar fácilmente el poder de la IA y el aprendizaje automático para reconocer y evaluar imágenes con una precisión de predicción líder en la industria. Las herramientas te permiten cargar imágenes directamente, con la API de Vision actuando como un localizador de objetos para detectar objetos y etiquetas dentro de la imagen misma.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Estamos usando la API en un proyecto donde tenemos que conocer el valor nutricional de los alimentos, por lo que obtenemos el nombre del alimento mediante el reconocimiento de imágenes y luego calculamos sus nutrientes según el contenido del alimento. Es muy fácil integrarlo con nuestra aplicación y el tiempo de respuesta de la API también es muy rápido.”

- Reseña de Google Cloud Vision API, Badal O.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Dependiendo del uso, los costos asociados con el uso de Google Cloud Vision API pueden acumularse. Los usuarios deben revisar cuidadosamente el modelo de precios y estimar los posibles gastos para sus casos de uso específicos.”

- Reseña de Google Cloud Vision API, Piyush D.

2. Syte

Impulsado por IA, Syte es la primera plataforma de descubrimiento de productos del mundo. Con búsqueda por cámara, personalización y herramientas inteligentes de comercio electrónico, las empresas pueden ayudar a los clientes a descubrir y comprar productos con una experiencia hiperpersonalizada en su tienda en línea.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“La herramienta de compra similar ha sido una gran herramienta desde que la implementamos en nuestros sitios. La herramienta Syte ha sido fundamental en el descubrimiento de productos y en ayudar a los clientes a encontrar productos visualmente similares cuando no pueden encontrar su talla.”

- Reseña de Syte, Emely C.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La plataforma de merchandising de backend no es tan intuitiva como otras plataformas. El "completar el look" no muestra los productos exactos como parte del look, solo similares.”

- Reseña de Syte, Cristina F.

3. Carifai

Carifai es una plataforma de IA de pila completa para desarrolladores y equipos para colaborar en producciones de IA de audio y visuales. Los modelos de aprendizaje de lenguaje personalizados son de código abierto, con actualizaciones frecuentes, y pueden servir para usos multimodales en una variedad de proyectos e industrias.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Fácil de navegar y una amplia selección de modelos construidos por usuarios para comenzar a jugar y aprender. Se siente como github pero con IA. Fácil para un principiante como yo encontrar lo que estoy buscando. Registro rápido y fácil y puedes comenzar de inmediato sin ninguna llamada de demostración molesta o discurso de ventas primero.”

- Reseña de Clarifai, Tate T.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Podría ser bueno tener la biblioteca de entrenamiento aún más reforzada ya que los casos de uso y modelos son relativamente nuevos. Sería bueno tener guías de cómo implementar modelos de principio a fin para diferentes tipos de modelos.”

- Reseña de Clarifai, Sam G.

4. Gesture Recognition Toolkit

Gesture Recognition Toolkit es un conjunto de herramientas de código abierto y multiplataforma que permite a los desarrolladores la libertad y flexibilidad para diseñar y construir software de reconocimiento de gestos en tiempo real. Ampliamente utilizado en el desarrollo de juegos y realidad virtual, los usuarios del kit de herramientas pueden crear desde cero o trabajar con otros miembros de la comunidad para aprovechar aplicaciones de código abierto para construir sus modelos de aprendizaje de lenguaje.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Me gusta cómo está diseñado para trabajar con datos de sensores en tiempo real y al mismo tiempo con la tarea tradicional de aprendizaje automático fuera de línea. Me gusta que tenga un flotador de doble precisión y se pueda cambiar fácilmente a precisión simple, lo que lo convierte en una herramienta muy flexible.”

- Reseña de Gesture, Diana Grace Q.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Tiene un retraso ocasional y un proceso de implementación menos fluido. El tiempo de respuesta del soporte al cliente podría ser más rápido.

- Reseña de Gesture, Civic V.

5. SuperAnnotate

SuperAnnotate es una plataforma líder para construir, entrenar, probar e implementar modelos de IA con datos de entrenamiento de alta calidad. Las herramientas avanzadas de anotación y reconocimiento de imágenes permiten a los usuarios construir tuberías de aprendizaje automático exitosas y gestionar cargas de trabajo de automatización.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“SuperAnnotate tiene una interfaz intuitiva. Fue fácil familiarizarse con las diferentes funciones y herramientas que proporciona la plataforma. Es fácil navegar entre las miles de imágenes en nuestro conjunto de datos, tanto en modo de anotación como fuera de él. Esto ha sido muy útil en situaciones donde he tenido que encontrar imágenes específicas para hacer algunos cambios en el conjunto de datos. Además, la función de vista general de etiquetas es útil para detectar y corregir cualquier inconsistencia en nuestras anotaciones.”

- Reseña de SuperAnnotate, Camilla M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La plataforma puede proporcionar más opciones de filtro para cuentas de administrador y funciones adicionales para que los anotadores corrijan tareas enviadas por error.”

- Reseña de SuperAnnotate, Hoang D.

Es casi irreconocible... pero no del todo!

Las imágenes visuales y los videos juegan un papel crítico en nuestras vidas, tanto personal como profesionalmente. Tener tecnología a nuestro alcance que pueda detectar y evaluar estos elementos visuales de manera casi igual a la del cerebro humano es un paso significativo en la inteligencia artificial, con posibilidades infinitas de cómo estas herramientas pueden beneficiar nuestras vidas cotidianas.

Aprende más sobre aplicaciones de IA para que puedas automatizar más tareas y funciones diarias en tu negocio.