Las tres principales aplicaciones extraordinarias del aprendizaje profundo para la visión por computadora

El aprendizaje profundo en visión artificial ha avanzado rápidamente en un corto período de tiempo. Algunas de las aplicaciones donde se utiliza el aprendizaje profundo en visión por computadora incluyen sistemas de reconocimiento facial, autos autónomos, cámaras de seguridad, etc. La idea de fusionar el aprendizaje profundo con la visión por computadora ha existido durante mucho tiempo. Desde los primeros días de la inteligencia artificial (IA), los informáticos han trabajado en la creación de máquinas que puedan ver y comprender el mundo como lo hacen los humanos.

Los grandes esfuerzos han llevado al descubrimiento de la visión por computadora, un vasto subcampo de la inteligencia artificial y la informática que se ocupa del procesamiento del contenido de datos visuales. En los últimos años, la visión por computadora ha dado grandes pasos hacia los avances en el aprendizaje profundo. La visión artificial se refiere a todo el proceso de emular la visión humana en un aparato no biológico. La tecnología ha jugado un papel importante al proporcionar una visión futurista en las películas de ciencia ficción.

El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial que se adapta especialmente al procesamiento de datos no estructurados como imágenes y videos. Debido a que el aprendizaje profundo tiene ventajas en la extracción de características, se ha utilizado ampliamente en el campo de la visión por computadora y está reemplazando gradualmente a los algoritmos de aprendizaje automático. Analytics Insight le ofrece una lista de aplicaciones de aprendizaje profundo para visión artificial.

Las tres principales aplicaciones de aprendizaje profundo para visión artificial

Clasificación de imágenes

La clasificación de imágenes es el proceso de predecir una clase o etiqueta específica para algo que se define como un conjunto de puntos de datos. Es un subconjunto de problemas de clasificación en los que se asigna una etiqueta a una imagen completa. Existen innumerables categorías o clases en las que se puede clasificar una imagen específica.

Considere un proceso manual donde se comparan imágenes y se agrupan otras similares en base a características similares, pero sin necesariamente saber de antemano lo que está buscando. La arquitectura de aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes generalmente incluye capas convolucionales, lo que la convierte en una red neuronal convolucional (CNN).

Varios hiperparámetros, de modo que se debe establecer el número de capas convolucionales y la función de activación para cada capa. Esta es una parte no trivial del proceso que está fuera del alcance de esta discusión. Sin embargo, como punto de partida, normalmente puede seleccionar estos valores basándose en su búsqueda existente. El proceso de clasificación se está volviendo fácil con el aprendizaje profundo que proporciona información sobre la visión por computadora.

Aplicaciones de reconocimiento facial

El reconocimiento facial se ha convertido recientemente en un nombre común. Anteriormente, era una tecnología cara que se limitaba a los laboratorios de investigación policial. Sin embargo, los recientes desarrollos tecnológicos en los algoritmos de visión por computadora han hecho que el reconocimiento facial se abra paso en varios dispositivos informáticos. La matriz común detrás del desbloqueo facial en el teléfono móvil es el reconocimiento facial.

Un sistema de autenticación utiliza una red neuronal en el dispositivo para desbloquear el teléfono cuando ve la cara del propietario y funciona decentemente en una variedad de condiciones de iluminación, vello facial, cortes de cabello, sombreros y anteojos.

En China, muchas tiendas usan tecnología de reconocimiento facial para brindar una experiencia de pago más fluida a los clientes en lugar de usar tarjetas de crédito o aplicaciones de pago móvil. Sin embargo, a pesar del progreso, el reconocimiento facial actual no es perfecto. Los investigadores de inteligencia artificial y seguridad han encontrado numerosas formas de hacer que los sistemas de reconocimiento facial cometan errores.

Artículo y clasificación logística

El aprendizaje profundo en visión artificial es de gran ayuda para el sector industrial, especialmente en el logístico. Los escáneres se han utilizado durante mucho tiempo para rastrear el inventario y las entregas y optimizar el espacio en los estantes de las tiendas. Cuando se aplica el aprendizaje profundo, una cámara no solo puede leer un código de barras, sino que también detecta si hay un tipo de etiqueta o código en el objeto. La cámara lo lee y clasifica el objeto según la información asociada a la etiqueta. Por ejemplo, el Dynam.AI El equipo que utilizó el aprendizaje profundo proporcionó una solución para que los constructores de palos profesionales identificaran el tipo de palo y luego identificaran el modelo exacto de cabeza y mástil que utiliza un cliente.