¿Qué es el Análisis de Imágenes?
El análisis de imágenes es la capacidad de un ordenador para reconocer atributos en una imagen. En otras palabras, se refiere a la capacidad de tomar características de datos digitales de una imagen adquirida y crear un algoritmo basado en el juicio subjetivo humano o en criterios humanos para tomar decisiones automáticamente.
Por ejemplo, la tecnología de análisis de imágenes está presente en nuestra vida cotidiana en las aplicaciones fotográficas de los smartphones. Esta tecnología sirve para clasificar los objetos de una fotografía mediante reconocimiento facial y mostrar una lista de objetos similares.
También utilizamos las redes sociales, donde el análisis de texto es una función básica. El análisis de imágenes también es cada vez más importante en los medios sociales.
Esto se debe a que, en términos de análisis de medios sociales, el análisis de imágenes se considera una extensión de la funcionalidad de análisis de texto aplicada al contenido visual.
La inteligencia artificial (IA), incluido el aprendizaje automático, se ha desarrollado desde la aparición de la IA a finales de los años sesenta. Hoy en día, esta tecnología puede utilizarse para tomar decisiones automáticamente extrayendo información de imágenes e información dada.
Introducción del Análisis de Imágenes
Un ejemplo de la introducción del análisis de imágenes es el desarrollo de métodos de ensayo de aberraciones cromosómicas.
El ensayo de aberración cromosómica es un método de prueba que utiliza células cultivadas para examinar la inducibilidad de aberraciones cromosómicas estructurales y numéricas por sustancias químicas con el fin de predecir las primeras fases de la carcinogénesis.
Las pruebas de cribado con microorganismos se utilizan a menudo para detectar mutágenos y carcinógenos en el agua natural y potable. Sin embargo, para evaluar cuantitativamente el riesgo para el ser humano, es conveniente realizar pruebas con mamíferos.
Por lo tanto, al utilizar células cultivadas de mamíferos como método de ensayo sencillo, también se puede tener en cuenta la seguridad.
Además, como es muy significativo incorporar pruebas de aberraciones cromosómicas utilizando células cultivadas de mamíferos, el análisis de imágenes de la multiplicación cromosómica se utiliza en la investigación para detectar aberraciones y proporcionar objetividad a los resultados de las pruebas.
Por otra parte, aunque la tecnología de análisis de imágenes está muy desarrollada, los métodos de análisis necesarios para utilizarla no han seguido el mismo ritmo. Por ello, esta investigación es sumamente importante para impulsar los métodos de análisis de imágenes.
Ventajas y Desventajas del Análisis de Imágenes
Entre las ventajas del análisis de imágenes figuran el aumento de la productividad, la mejora de las condiciones de trabajo y la reducción de los costes laborales. Por ejemplo, cuando el análisis de imágenes se incorpora al trabajo de inspección, puede identificar defectos como piezas sin necesidad de utilizar el ojo humano.
Además, el uso de máquinas clasificadoras y robots conectados al análisis de imágenes permite la clasificación automática de elementos de inspección. Esto facilita la realización de inspecciones durante largas jornadas de trabajo o en entornos peligrosos, contribuyendo así a la seguridad laboral. Asimismo, se reduce la pérdida de calidad debido a errores humanos y se minimizan los esfuerzos innecesarios, como la verificación manual de defectos de calidad pasados por alto, lo que libera tiempo para otras tareas y reduce los costes laborales.
Por otro lado, entre las desventajas del análisis de imágenes figuran el coste de los equipos para realizarlo y la escasez de aplicaciones informáticas.
Para realizar el análisis de imágenes se necesitan cámaras, sensores y monitores, lo que aumenta los costes iniciales. Además, como el análisis de imágenes es todavía una tecnología en desarrollo, puede resultar difícil encontrar el software y las aplicaciones adecuadas para la tarea.
Sin embargo, como se trata de un campo que probablemente seguirá desarrollándose, es necesario seguir de cerca la disponibilidad de productos adecuados a sus necesidades.
Métodos y Tipos de Análisis de Imágenes
Existen tres categorías principales de métodos típicos de análisis de imágenes: clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación de imágenes.
Clasificación de Imágenes
La clasificación de imágenes se refiere a los métodos que distinguen lo que hay en la imagen de interés y lo dividen en categorías. Las imágenes y fotografías contienen información diferente, que se utiliza para clasificar imágenes extrayendo características de la imagen rasterizada. Por ejemplo, un espacio de una imagen puede reconocerse haciendo que la máquina lo memorice como perro, gato, humano, cielo, árbol, etc.
Detección de Objetos
La detección de objetos es un método para detectar cuál es el objeto, utilizando un comportamiento similar al de la clasificación de imágenes. Sin embargo, además de esto, la detección de objetos también realiza operaciones para acotar la ubicación de la zona del objeto y repeler objetos distintos del que se está reconociendo. A diferencia de la clasificación de imágenes, que se centra en un solo objeto, la detección de objetos puede reconocer múltiples objetos en una imagen.
Segmentación de Imágenes
La segmentación de imágenes es un método para determinar qué es un área de una imagen. Este método suele funcionar combinando varias técnicas. Por ejemplo, para garantizar la fiabilidad de las regiones discriminadas, es necesario un proceso de etiquetado denominado anotación. La anotación es un método de discriminación que consiste en asignar etiquetas de información a los objetos adjuntando metadatos a una información específica.
Además, existen dos tipos de técnicas comunes en el análisis de imágenes:
1. Reconocimiento Facial
El reconocimiento facial es una tecnología que permite a un ordenador extraer e identificar los rasgos faciales de una persona. Al comparar la información de un rostro registrada en una base de datos con la información de un rostro detectado por un sensor, se utiliza una tecnología denominada reconocimiento facial. En los últimos años, no sólo es posible detectar rostros humanos, sino también rostros de animales. Además, la tecnología para leer las expresiones faciales se denomina reconocimiento de emociones y está en fase de investigación.
2. Reconocimiento de Caracteres
El reconocimiento de caracteres es una tecnología para leer e identificar caracteres en documentos en papel. Generalmente, el texto se captura como datos de caracteres utilizando un escáner para leer el texto o capturando el texto con una cámara. Los datos de caracteres capturados se convierten en datos de texto, que luego se utilizan para funciones de traducción o para comprobar diferencias en los caracteres.
Relación entre la IA y el Análisis de Imágenes
La IA, también conocida como inteligencia artificial, es un sistema en el que un ordenador realiza actividades intelectuales similares a las humanas, siguiendo el modelo de los mecanismos del cerebro humano. Estos mecanismos pueden combinarse con el análisis de imágenes para ofrecer una mayor seguridad.
Cada vez es más común el uso de diversos tipos de análisis de imágenes basados en la IA (Inteligencia Artificial), adaptados a las necesidades específicas. Este tema aborda los métodos habituales de reconocimiento de imágenes y explica cómo se aplican.
En primer lugar, para utilizar la IA hay que preparar los datos de la imagen y saber qué es lo que se quiere detectar. Esto se debe a que el análisis de imágenes mediante IA solo puede identificar un objetivo si puede reconocerlo.
Es importante contar con un conjunto de datos de imágenes lo suficientemente amplio para que el sistema aprenda las características del objeto a detectar. Sin embargo, incluso si el número de imágenes disponibles es limitado, es posible aumentar o disminuir dicho número mediante técnicas como ampliación, reducción o rotación de las imágenes.