Reconocimiento de imágenes Ai python
Los seres humanos podemos distinguir fácilmente lugares, objetos y personas a partir de imágenes, pero los ordenadores tradicionalmente se enfrentan a dificultades para comprender estas imágenes. Gracias a la nueva tecnología de reconocimiento de imágenes, ahora disponemos de software y aplicaciones especializadas que pueden descifrar la información visual. A menudo utilizamos los términos “visión por ordenador” y “reconocimiento de imágenes” indistintamente, sin embargo, hay una ligera diferencia entre estos dos términos. Instruir a los ordenadores para que comprendan e interpreten la información visual y realicen acciones basadas en estos conocimientos se conoce como visión por ordenador. La visión por ordenador es un campo amplio que utiliza el aprendizaje profundo para realizar tareas como el procesamiento de imágenes, la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la segmentación de objetos, la coloración de imágenes, la reconstrucción de imágenes y la síntesis de imágenes. Por otro lado, el reconocimiento de imágenes es un subcampo de la visión por ordenador que interpreta las imágenes para ayudar al proceso de toma de decisiones. El reconocimiento de imágenes es la etapa final del procesamiento de imágenes y una de las tareas más importantes de la visión por ordenador.
Reconocimiento de imágenes google
Una de las áreas donde los avances han sido más notables es el reconocimiento de imágenes, en parte gracias al desarrollo de nuevas técnicas de Deep Learning. Hoy en día tenemos a nuestro alcance sistemas más precisos que los propios humanos en las tareas de clasificación y detección en imágenes.
Sin embargo, los servicios de reconocimiento de imágenes que ofrece cada proveedor difieren en funcionalidad y características, lo que hace necesario realizar un análisis previo para elegir la solución que mejor se adapte a nuestros escenarios o proyectos.
Es necesario aclarar que no sólo debemos fijarnos en si una funcionalidad está disponible o no, sino también en lo preciso que es el modelo que hay detrás, es decir, lo bien que funciona el servicio en un caso determinado.
Para realizar este ejercicio hemos desarrollado una pequeña aplicación hecha con Python y Flask que, al darle una imagen, la envía a los tres proveedores y nos muestra el resultado, en este caso, de la funcionalidad de etiquetado y detección de caras.
Por otro lado, podemos ver dónde se detecta la cara dentro de la imagen, recuadrada en cada caso con un color diferente. También vemos otros datos relacionados con el análisis del sentimiento, la edad, el sexo, las gafas y otros atributos. Como podemos ver cada servicio ofrece diferentes propiedades.
Texto a imagen ai
Soluciones para la creación y distribución de vídeo empresarialPor Fiona AsheLas ventajas que supone para las empresas el uso del vídeo, tanto para funciones empresariales internas como externas, son ilimitadas. El vídeo se ha convertido en un elemento muy importante de la estrategia de marketing de contenidos de una empresa. Esto ofrece una gran cantidad de oportunidades a las empresas. Sin embargo, también crea varios retos. El primero está relacionado con la creación del contenido de vídeo: el interés supera la capacidad.
El impacto de la economía de los creadorespor Fiona AsheEn nuestro último post, analizamos el auge de la economía de los creadores. Este fenómeno revolucionario significa que las personas que crean contenidos -desde los cineastas hasta los músicos- son financiados directamente por su público. Este fenómeno revolucionario significa que los creadores de contenidos, desde los cineastas hasta los músicos, son financiados directamente por su público, lo que supone la eliminación de los intermediarios tradicionales, como los sellos discográficos, los comisarios de cine y televisión y los editores.
El auge de la economía de los creadorespor Fiona AsheHubo un tiempo en que la frase “Luces, cámara, acción” sólo se escuchaba dentro de las paredes exclusivas de los estudios de Hollywood. En las dos últimas décadas se ha producido el auge de la economía de los creadores… la reducción de las barreras tecnológicas facilita que cualquiera pueda generar ingresos mediante la difusión de contenidos a una audiencia.
Reconocimiento de imágenes en línea
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son temas de actualidad en las empresas y transformarán prácticamente todas las actividades económicas en los próximos años. Una de las aplicaciones de la IA que desde hace tiempo atrae la imaginación es aquella en la que las máquinas, por analogía con el cerebro humano, pueden procesar, analizar y dar significado a las imágenes. Pensemos en el clásico de culto de ciencia ficción Robocop, de los años 80, en el que el policía Alex Murphy escanea el entorno a través de su visor robótico y distingue así entre niños inocentes y gánsteres peligrosos. O mucho más reciente, y nada de ficción hollywoodiense: los sistemas de visión por ordenador que se incorporan a los coches y analizan el entorno en profundidad, lo que permite que los coches se conduzcan solos.
Los primeros pasos hacia lo que luego sería la tecnología de reconocimiento de imágenes se dieron a finales de los años 50. A menudo se cita como punto de partida un influyente artículo de 1959 de los neurofisiólogos David Hubel y Torsten Wiesel. Sin embargo, este artículo no tenía nada que ver con la construcción de sistemas de software. En su publicación “Receptive fields of single neurons in the cat’s striate cortex”, Hubel y Wiesel describieron las principales propiedades de respuesta de las neuronas visuales y cómo las experiencias visuales de los gatos dan forma a la arquitectura cortical. Durante sus experimentos con gatos, descubrieron, más bien por casualidad, que hay neuronas simples y complejas en el córtex visual primario, pero también que el reconocimiento de imágenes siempre empieza con el procesamiento de estructuras simples, como los bordes fácilmente distinguibles de los objetos. Y así, paso a paso, se va construyendo la complejidad y el detalle. Este principio sigue siendo el núcleo de la tecnología de aprendizaje profundo utilizada en el reconocimiento de imágenes por ordenador.