Antes de que podamos discutir las razones por las cuales la percepción de los objetos no es una tarea fácil para la visión por computadora, necesitamos comprender la visión por computadora y la importancia y los usos de la percepción de los objetos en los procesos visuales humanos.
Visión de la computadora <// B>
La visión por computadora es la tecnología asociada con las computadoras “ver”. Más específicamente, se preocupa por hacer computadoras que puedan ver de la misma manera, o de la misma manera que los sistemas de procesamiento visual humano pueden (el ojo y el cerebro) (Ballard y Brown, 1982). Sin embargo, debido a la complejidad del ojo y el papel del cerebro en la visión, las personas interesadas en la visión por computadora han tenido dificultades para implementar el mismo nivel de percepción de objetos que está presente en los humanos.
objeto Percepción
El sistema visual humano ve color, luz, contraste y puntos de vista variables. También puede llenar los espacios en blanco en un objeto o escena cuando algo no se puede ver, está borrosa o se ve afectada porque nuestra memoria nos permite insertarse el objeto apropiado allí. La capacidad de nuestro sistema visual para adaptarse y trabajar para ver tantas cosas constituye la percepción de los objetos. Desde este punto de vista, es fácil ver por qué una computadora tendría tanta dificultad con la percepción de los objetos. Después de todo, ¿una computadora tiene ojos? ¿Esos ojos tienen varillas y conos para descifrar información diferente? ¿Tiene la capacidad de reconocer un objeto basado en varios puntos de vista? ¿Puede diferenciar entre un objeto y su fondo? ¿Y tiene la base de memoria para completar la información para crear una imagen completa cuando uno no está disponible? En este punto, no. Incluso en robots altamente especializados, la tarea de la percepción de los objetos es un punto de investigación serio.
La dificultad de la percepción de los objetos para la visión por computadora
porque las computadoras son Al carecer de muchos de los sistemas biológicos básicos que el cuerpo humano usa para ver, la iluminación es un gran problema. Es posible que no se dé cuenta, pero el sistema visual humano usa las diferencias en la luz para crear diferentes colores e imágenes. Según Ballard y Brown (1982), la “capacidad de bajo nivel” de ver la luz y el color permite que el ojo humano vea el negro como negro, incluso cuando las longitudes de onda de la luz son inconsistentes. Esto se diferencia del sistema visual de la computadora, ya que no puede o tiene dificultades con la luz inconsistente y lo que significa esa luz. Por ejemplo, la profundidad puede ser un problema, ya que puede ser una luz reflejada en una superficie como el agua. Para una computadora, puede ser difícil distinguir si este reflejo es un objeto o si es simplemente un resultado de la luz sobre la superficie del agua. Esto parece ir de la mano con el punto de que con la tecnología actual, las computadoras y los robots aún tienen dificultades para distinguir un objeto de sus antecedentes. Obviamente, esto tiene mucho que ver con la dificultad para ver el color y la iluminación y el impacto de ambas cosas en una escena u objeto.
Una percepción de objeto basada en la computadora presenta el problema del reconocimiento de objetos. Cuando el sistema visual humano ve un objeto, podemos reconocerlo desde varios puntos de vista. Por ejemplo, no importa en cómo, desde cuántos puntos de vista, ve la Torre Eiffel de la que todavía sabe que es la Torre Eiffel. Pero, ¿qué pasa con una computadora? Una computadora carece de un cerebro humano y, por lo tanto, las cadenas de información ingresadas en la computadora deben funcionar como el cerebro para que la computadora pueda procesar la información de la misma manera que lo hace el cerebro humano. Un artículo sobre la investigación de los desafíos que enfrentan los robots como los bebés en la percepción de los objetos señaló que existe una “creciente conciencia de la importancia de recolectar y explotar el conocimiento empírico sobre combinaciones estadísticas de materiales, formas, iluminación, iluminación, y puntos de vista que realmente ocurren en nuestro mundo (Fitzpatrick et al., n.d). Esta investigación ilustra el movimiento dentro de la comunidad científica para buscar soluciones para problemas de visión por computadora, como desafíos con objetos vistos desde varios puntos de vista.
Esta misma razón conduce a la siguiente diferencia entre la visión por computadora y los sistemas visuales del cuerpo humano. Lee, Bultoff y Poggio (2000) explican que debido a la incapacidad de la computadora o el robot para conectar una imagen en un punto de vista a una imagen En el otro, “se requiere generalizar correctamente a partir de la experiencia pasada y clasificar correctamente la imagen novedosa”, mientras que el sistema visual humano permite el aprendizaje de características en objetos y escenas que luego nos permite comprender la variabilidad del objeto o escena .
Otro problema en la visión por computadora es la incapacidad del robot o “ojo” o “cerebro” para completar una escena visual cuando falta información. Al igual que con una imagen variable y la computadora que no puede identificarla, una computadora tampoco puede completar instantáneamente una imagen basada en la experiencia pasada a menos que se programara específicamente para hacerlo. Para un ser humano, tenemos conocimiento de lo que estamos viendo; Generalmente tenemos algún tipo de experiencia con él, y podemos conectarlo con un evento de vida o relacionarlo con un evento de vida similar. Con una computadora, se deben crear rutas para conectar eventos, objetos y escenas, y eso requiere que un humano programa esas vías. Es por esta razón que las computadoras tienen dificultades o simplemente no pueden juntar varios bits de información para obtener comprensión, porque solo pueden “ver” la información, no entienden su significado de la misma manera que lo haría un ser humano (Goldstein, 2010 ).
Referencias:
D. Ballard y C. Brown, Visión por computadora, publicada anteriormente por Prentice-Halldaidb, 1982.
Fitzpatrick, P., Needham, A., Natale, L., Metta, G. (n.d). Desafíos compartidos en la percepción de objetos para robots y bebés. Recuperado el 4 de noviembre de 2009, de http://www.robotcub.org/misc/review2/06_fitzpatrick_needham_natale_metta.pdf
Goldstein, B. (2010). Sensación y percepción, 8ª ed. Belmont: Wadsworth.
Lee, S., Bulhoff, H., H., Poggio, T. (2000). Visión informática motivada biológicamente: primer taller internacional IEEE. Berlín: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
