Es muy probable que hayas interactuado con tecnologías de reconocimiento de objetos, sin haberte dado cuenta.
Desde alertar sobre una irregularidad en la cadena de suministro hasta identificar posibles amenazas en espacios públicos, el reconocimiento de objetos está cada vez más presente en nuestro día a día. Esta tecnología nos ayuda a analizar, comprender y reaccionar ante las cosas que nos rodean. Sin embargo, el reconocimiento de objetos es especialmente crítico en seguridad, donde discernir un objeto inofensivo de uno dañino puede ser la diferencia entre la tranquilidad y el desastre.
Este artículo analiza cómo el reconocimiento de objetos está cambiando nuestra forma de entender y abordar la seguridad en el mundo actual. Además, habla de la forma en que los avances en inteligencia artificial (IA) están impulsando este campo.
Tabla de contenidos
- Fundamentos del Reconocimiento de Objetos: ¿Qué es y cómo funciona?
- Tipos de reconocimiento de objetos.
- Reconocimiento de objetos vs Reconocimiento de imágenes.
- 3 Beneficios del Reconocimiento de Objetos en Sistemas de Seguridad.
- Cómo la IA y el Machine Learning (ML) han transformado el reconocimiento de objetos.
- ¿Cuáles son los desafíos del Reconocimiento de Objetos?.
- Tendencias Futuras y Evolución Esperada del Reconocimiento de Objetos.
Fundamentos del reconocimiento de objetos ¿Qué es y cómo funciona?
El reconocimiento de objetos es una tecnología que permite a las máquinas comprender, reconocer y detectar el contenido de una imagen o un vídeo.
Gracias a los avances en IA, esta herramienta ha experimentado un rápido desarrollo, abriéndose camino en diversos sectores, como la seguridad o el comercio minorista, así como en aeropuertos, coches autoconducidos e incluso redes sociales.
El funcionamiento básico del reconocimiento de objetos es el siguiente:
- Se capturan imágenes o vídeos, a menudo en tiempo real, y se introducen en sistemas entrenados con algoritmos de Machine Learning o Deep Learning.
- Estos sistemas luego procesan las imágenes, basando sus interpretaciones en varios factores dependiendo de lo que están tratando de detectar, por qué, y con cuánta precisión o especificidad. Por ejemplo, el tamaño de los objetos, la forma, el color, el movimiento, su distancia en relación con otros objetos, etc.
Además, el reconocimiento de objetos permite que las computadoras detecten, etiqueten y organicen objetos específicos dentro de las imágenes y videos donde se implementa.
Un uso cotidiano de esto sería aplicaciones fotográficas como Google Photo, que puede detectar rostros, pero también distinguir entre perros, gatos, edificios, menús, documentos, libros y muchos otros objetos. Además, Google Photos etiqueta estas fotografías y crea categorías para estos objetos o personas específicas.
Sin embargo, esta tecnología también ha sido implementada en aeropuertos o espacios públicos para ayudar a detectar objetos como armas (de fuego o cuchillos) o paquetes sospechosos. Otros ejemplos de su uso son la función de desbloqueo facial de varios teléfonos o computadoras y el reconocimiento de objetos de los coches autónomos, que les permite detectar otros coches, peatones, animales u otra información relevante para el correcto funcionamiento del vehículo.
En las siguientes secciones, exploraremos cómo funciona el reconocimiento de objetos y cómo puede ser útil en nuestra sociedad.
3 APLICACIONES COMUNES DEL RECONOCIMIENTO DE OBJETOS
Tipos de reconocimiento de objetos
La tecnología de reconocimiento de objetos, aunque a menudo se discute como una entidad única, abarca una serie de tareas computacionales. Cada tarea juega un papel distinto en la interpretación de una imagen o cuadro de video. A continuación, explicaremos brevemente las más importantes: clasificación de imágenes, localización de objetos y segmentación de imágenes.
CLASIFICACIONES DE IMÁGENES
La tarea más simple (en teoría aunque no en práctica) en el proceso de reconocimiento de objetos es la clasificación de imágenes, que permite al algoritmo asignar una etiqueta de clase a una imagen. En otras palabras, es el primer filtro, que etiqueta una imagen como, por ejemplo, una imagen de gato, un retrato de una persona o una foto de un coche.
En esta parte del proceso, aún no está claro dónde está exactamente el objeto en la imagen, pero el objeto está ahí, y así, la imagen se etiqueta y se coloca en la categoría de imágenes que muestran ese objeto. En algunos casos, el algoritmo también puede estar entrenado para detectar si un objeto no está presente.
LOCALIZACIÓN DE OBJETOS
Elevando el proceso aún más, la localización de objetos no solo identifica el objeto principal, sino que también delinea su posición en la imagen con un cuadro delimitador. Este cuadro proporciona la posición, altura y anchura del objeto dentro de la imagen y su relación con otros objetos.
DETECCIÓN DE OBJETOS
La detección de objetos requiere tanto la localización de objetos como la clasificación de imágenes, ya que crea cuadros delimitadores para cada objeto en la imagen y los etiqueta con una clase. Esto permite una clasificación multiclase de una sola imagen, lo que podría ser útil cuando se buscan imágenes de cada objeto o cuando se intenta encontrar imágenes que contienen dos o más objetos específicos juntos.
Sin embargo, debe decirse que en la detección de objetos, los cuadros delimitadores siempre son rectangulares, lo que significa que la forma de los objetos todavía es desconocida para la computadora, haciéndola incapaz de medir, por ejemplo, el área de un objeto o su perímetro.
SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES
Esta tarea consiste en marcar los objetos reconocidos resaltando los píxeles que lo componen. Esto crea una máscara sobre el objeto que puede ayudar a detectar la forma del objeto y sus dimensiones reales en relación con el resto de la imagen.
Esta es una tarea más avanzada que la detección de objetos y requiere algoritmos más especializados y complejos, pero es esencial para algunos campos (por ejemplo, para el procesamiento de imágenes médicas, en las cuales la forma y dimensiones de algunos elementos son esenciales para un diagnóstico preciso).
Reconocimiento de objetos vs Reconocimiento de imágenes
Otro concepto que vale la pena esclarecer para evitar confusiones es el reconocimiento de imágenes. Suena similar al 'Reconocimiento de objetos', que es la tecnología de la que hemos estado hablando hasta ahora, pero hay algunas distinciones relevantes entre estos dos conceptos.
Reconocimiento de Imágenes
Este proceso implica identificar y categorizar una imagen completa basada en su contenido predominante. Por ejemplo, una imagen que muestra una sala de embarque de aeropuerto simplemente sería categorizada bajo 'sala de aeropuerto'. Proporciona una visión más amplia y holística de una imagen.
Reconocimiento de Objetos
En contraste, el reconocimiento de objetos ofrece un análisis más detallado. Utilizando la misma imagen del aeropuerto, esta tecnología identificaría y categorizaría individualmente cada objeto discernible, como pasajeros, equipaje y posiblemente incluso marcas específicas de ítems.
Esto no significa que un modelo sea mejor que el otro, sino que cada uno tiene usos específicos y es mejor implementarlo en ciertas situaciones. El reconocimiento de imágenes, por ejemplo, es ampliamente utilizado por redes sociales como Facebook, Google y Pinterest, en las cuales las imágenes son simplemente etiquetadas y clasificadas.
Sin embargo, el reconocimiento de objetos es útil en asuntos de seguridad como la detección de vehículos y personas, el seguimiento de objetos y la vigilancia en general.
3 Beneficios del Reconocimiento de Objetos en Sistemas de Seguridad
La tecnología de reconocimiento de objetos, aunque a menudo se discute como una entidad única, abarca una serie de tareas computacionales.
Cada tarea juega un papel distinto en la interpretación de una imagen o cuadro de video.
A continuación, explicaremos brevemente las más importantes: clasificación de imágenes, localización de objetos y segmentación de imágenes.Ya hemos dicho que el reconocimiento de objetos ha sido implementado en sistemas de seguridad para mejorar la funcionalidad del sistema y garantizar la seguridad de las personas u objetos valiosos.
En esta sección, discutiremos tres formas en las que estos sistemas pueden beneficiarse del uso del reconocimiento de objetos tanto en los sectores público como privado:
Detección en tiempo real y respuestas rápidas
El uso de cámaras en tiempo real se ha vuelto una necesidad en hogares, tiendas, bancos, aeropuertos, centros comerciales e incluso calles y carreteras. Al estar potenciadas con reconocimiento de objetos, las imágenes recopiladas pueden ser analizadas en tiempo real por el algoritmo, enviando alertas al sistema cuando se detecta un arma u objeto sospechoso.
La ayuda de la visión por computadora en la seguridad permite respuestas rápidas por parte de los guardias de seguridad, policías u otras personas encargadas, dependiendo de la situación, y ayuda a reducir riesgos.
Reducción de falsos positivos
La efectividad de las medidas de seguridad monitoreadas exclusivamente por humanos se ve afectada por factores como el lapso de atención, el agotamiento y la capacidad para realizar múltiples tareas, entre otros. Estos factores pueden resultar en falsos positivos en la detección de actividad sospechosa, armas, paquetes abandonados u otros riesgos en lugares públicos y privados.
Una IA bien entrenada, potenciada con visión por computadora y reconocimiento de objetos, puede trabajar junto con los guardias de seguridad que monitorean las imágenes para reducir los falsos positivos, ahorrando recursos valiosos para las empresas. La IA solo enviará una alerta si se ha reconocido con precisión un objeto peligroso, que el humano podrá corroborar de inmediato.
Integración con otros sistemas y tecnologías
Los sistemas potenciados con tecnología de reconocimiento de objetos no actúan solos para garantizar la seguridad. Se puede crear un sistema más complejo y funcional integrando el reconocimiento de objetos con otras tecnologías como cámaras móviles, alarmas, portones electrónicos, luces inteligentes o líneas telefónicas. Esta conexión se realiza a través de internet, lo que ayuda a mantener toda la información actualizada y disponible.
Por ejemplo, si se detecta un intruso en un área determinada, las cámaras móviles pueden seguir al sospechoso usando reconocimiento de objetos, mientras que, al mismo tiempo, se puede activar una alarma, cerrar los portones y contactar automáticamente al departamento de policía. Estos sistemas de vigilancia de vanguardia buscan prevenir delitos o al menos atrapar a los criminales lo más rápido posible.
3 BENEFICIOS DEL RECONOCIMIENTO DE OBJETOS EN SISTEMAS DE SEGURIDAD
Cómo la IA y el Machine Learning (ML) han transformado el reconocimiento de objetos
La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático (ML), especialmente las técnicas de aprendizaje profundo, han sido fundamentales en el aumento y transformación del reconocimiento de objetos. Antes de estos avances, las técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes tenían problemas con la escalabilidad y adaptabilidad.
Estas son algunas de las formas en que la IA y el ML han impactado las tecnologías de reconocimiento de objetos:
- Modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Las redes neuronales, específicamente las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), han demostrado una eficacia sin precedentes en tareas relacionadas con imágenes. Al simular la capacidad de un humano para "aprender" de los datos, estas redes extraen automáticamente características de las imágenes que son pertinentes para el reconocimiento de objetos.
- Grandes conjuntos de datos: Los modelos de IA y ML prosperan con grandes cantidades de datos. Plataformas como ImageNet, con millones de imágenes anotadas, han permitido que los modelos comprendan las complejidades de diversos objetos bajo diferentes condiciones.
- Aprendizaje Transferido: Los modelos de IA entrenados en una tarea ahora pueden adaptarse para otra tarea relacionada con mínimos cambios. Esto significa que los modelos entrenados en reconocimiento de objetos en general pueden ser ajustados para tareas específicas, como identificar imágenes médicas o detectar objetos específicos en grabaciones de seguridad.
¿Cuáles son los desafíos del Reconocimiento de Objetos?
A medida que la tecnología de reconocimiento de objetos continúa madurando e integrándose en diversos sectores, es de vital importancia comprender las dificultades que los desarrolladores y usuarios regulares pueden enfrentar.
Estos desafíos compartirán el panorama actual pero también informarán sobre futuros avances. Aquí están algunos de los desafíos más importantes del reconocimiento de objetos:
- Problemas de privacidad y regulaciones: A medida que el reconocimiento de objetos se vuelve omnipresente, las preocupaciones sobre la intrusión a la privacidad han crecido. Regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea están estableciendo reglas estrictas sobre la recopilación y procesamiento de datos.
- Limitaciones técnicas actuales: El reconocimiento de objetos puede tener dificultades en ciertas situaciones, debido a la mala iluminación, objetos superpuestos o objetos que se parecen entre sí. Estas limitaciones pueden llevar a identificaciones erróneas o detecciones perdidas. Es importante que los usuarios y compradores estén al tanto de las limitaciones de los productos que adquieren y utilizan.
- Importancia de actualizaciones regulares y entrenamiento continuo: Al igual que cualquier sistema de IA, los modelos de reconocimiento de objetos pueden quedar obsoletos. Emergen nuevos objetos y los objetos existentes pueden cambiar de apariencia. El entrenamiento y actualización constantes de estos modelos son esenciales para garantizar precisión y relevancia. Sin embargo, también implica una inversión constante de tiempo y esfuerzo.
Mientras navegamos estos problemas, se vuelve crucial mirar al horizonte, anticipando la próxima ola de desarrollos en el ámbito del reconocimiento de objetos.
Tendencias Futuras y Evolución Esperada del Reconocimiento de Objetos
Como se ha expuesto en este artículo, el futuro del reconocimiento de objetos parece muy prometedor. Las tendencias más recientes insinúan lo que el futuro depara y cómo la tecnología podría integrarse sin problemas en nuestras vidas diarias.
Aquí hay algunas de las formas en que el reconocimiento de objetos está moldeando nuestro futuro:
- Integración con Realidad Aumentada y Realidad Virtual: A medida que las tecnologías de RA y RV se vuelven convencionales, el reconocimiento de objetos desempeñará un papel crucial en la fusión de realidades digitales y físicas.
- Sistemas autoaprendizaje: Los futuros sistemas de reconocimiento de objetos podrían no necesitar grandes conjuntos de datos etiquetados. En su lugar, podrían aprender de manera no supervisada o semi-supervisada, haciendo el proceso de entrenamiento más autónomo y eficiente.
- Soluciones específicas de dominio: A medida que la tecnología madura, veremos soluciones más especializadas dirigidas a áreas nicho, ya sea reconocer especies raras en exploraciones marinas profundas o ayudar en descubrimientos arqueológicos.
El horizonte para el reconocimiento de objetos es vasto y, a medida que avanza la tecnología, su influencia en nuestras vidas está destinada a crecer aún más.
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