¿Qué es el reconocimiento de imágenes? ¿Cómo ha impactado en el Marketing Digital?
El reconocimiento de imágenes con Deep Learning y resultado de los avances de la Inteligencia Artificial, se emplea ya en numerosas esferas de la sociedad.
¿Qué es el reconocimiento de imágenes?
El reconocimiento de imágenes digitales se emplea para identificar objetos de interés dentro de una imagen y reconocer a qué categoría pertenecen.
Implica que las máquinas aprendan a detectar patrones y segmentar a qué categoría pertenecen, mediante inteligencia artificial. Para ello esta tecnología utiliza un conjunto de tecnologías y técnicas de aprendizaje automático para crear redes neuronales.
Las capas de neuronas forman un conjunto que se comunica para analizar la información de cada píxel de una imagen.
Aunque aún es una tecnología en desarrollo, han crecido las aplicaciones del reconocimiento de imágenes virtuales en sectores como la sanidad, el comercio minorista, la seguridad, la agricultura y otros.
Existen modelos de aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes que están alcanzando alto grado de desarrollo e implicación social. Por ejemplo:
- Máquinas de vectores de soporte
Estas máquinas realizan histogramas de imágenes que contienen los objetos objetivo y también de imágenes que no los contienen. Los algoritmos compraran los parámetros de varias partes de la imagen para comprobar si hay coincidencias.
- Modelos de bolsa de características
Estos modelos toman la imagen que se va a escanear y una foto de muestra del objeto que se va a encontrar en aras de hacer coincidir los rasgos de la foto de muestra con varias partes de la imagen de destino para ver si se encuentran coincidencias.
Quizás uno de los más conocidos, Viola-Jones es un algoritmo de reconocimiento facial muy utilizado en la época anterior a las redes neuronales convolucionales, pues escanea rostros y extrae características que se compraran en una serie de clasificadores.
Para encontrar una coincidencia con éxito, una imagen de prueba debe generar un resultado positivo de cada uno de estos clasificadores.
- Modelos de reconocimiento de imágenes con Deep Learning
El Deep learning ha potenciado el desarrollo de programas de reconocimiento de imágenes como YOLO, SSD y RCNN, que utilizan capas de convolución para analizar una imagen o fotografía.
Esta tecnología permite identificar personas, lugares, objetos y cualquier otro elemento que se encuentre en una imagen. Analiza nuevas imágenes comparándolas con la información que ha ido almacenando durante su entrenamiento para clasificarlas e incluso tomar decisiones de forma automática.
Un sencillo ejemplo del uso de esta tecnología en empresas, es el buscador de imágenes de Google, donde el usuario puede subir cualquier fotografía nos devolverá imágenes similares encontradas en la red. A nivel empresarial, ello permite identificar productos o servicios similares a los de nuestro negocio.
Basta fotografiar un elemento para que la inteligencia artificial permita identificar e informar la situación del stock: número de artículos, si faltan, si están etiquetados, estado del embalaje, etc.
Como explicábamos anteriormente, también optimiza la búsqueda de productos en Internet, lo que influye directamente tasa de conversión de ventas. Muchas grandes corporaciones ya emplean esta tecnología para detectar productos e incluso venderlos, a través de anuncios de terceros.