Computer Vision
La visión por computador es una disciplina de la inteligencia artificial dedicada a dotar a las máquinas de la capacidad de interpretar y comprender información visual procedente de imágenes y vídeos.
Usos destacados
- Reconocimiento de patrones: desde placas de matrícula hasta huellas digitales.
- Control de calidad: en fábricas y cadenas de montaje.
- Agricultura de precisión: detección de plagas o monitoreo de cultivos mediante drones.
- Comercio electrónico: búsqueda por imagen en catálogos online.
- Entretenimiento: captura de movimiento y efectos especiales en cine y videojuegos.
Métodos
- Segmentación semántica para clasificar cada pixel de una imagen.
- Redes profundas entrenadas con grandes datasets (ImageNet, COCO).
- Procesamiento de vídeo en tiempo real para tareas dinámicas como la vigilancia o la conducción.
La visión por computador ha pasado de ser un campo académico a convertirse en un motor económico y social. Hoy en día está presente en sectores tan diversos como la agricultura, la seguridad, la medicina y el entretenimiento. Lo fascinante es que combina la teoría matemática (geometría, álgebra, estadística) con la práctica tecnológica de los sistemas de IA modernos.
Uno de los avances recientes más relevantes es el uso de aprendizaje auto-supervisado en visión, donde los modelos aprenden representaciones útiles sin necesidad de millones de datos etiquetados. Esto abre la puerta a aplicaciones en contextos donde los datos anotados son escasos, como imágenes médicas raras o escenarios industriales muy específicos.
No obstante, la disciplina enfrenta grandes retos. El primero es la robustez: un sistema entrenado en condiciones ideales puede fallar cuando cambia la iluminación, el ángulo o el contexto. El segundo es la ética: la proliferación de cámaras inteligentes plantea preguntas sobre privacidad, vigilancia masiva y uso responsable de la tecnología.
Referencia
- Forsyth, D. & Ponce, J. (2011). Computer Vision: A Modern Approach. Pearson.
