Descripción: Las características visuales son atributos o patrones distintivos presentes en datos visuales que se utilizan para el reconocimiento y la clasificación de imágenes. Estas características pueden incluir bordes, texturas, colores y formas, que son fundamentales para que los algoritmos de aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN), puedan interpretar y entender el contenido visual. En el contexto de la visión por computadora, las características visuales permiten a las máquinas identificar y diferenciar objetos, escenas y acciones en imágenes y videos. Las CNN son particularmente efectivas en la extracción de estas características, ya que están diseñadas para procesar datos en forma de múltiples capas, donde cada capa aprende a detectar diferentes niveles de abstracción, desde características simples hasta patrones complejos. La capacidad de las redes neuronales para aprender automáticamente estas características a partir de grandes volúmenes de datos ha revolucionado el campo de la visión por computadora, permitiendo aplicaciones avanzadas en reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes y análisis de video, entre otros.
