Descripción: La extracción de características cuantitativas en visión por computadora se refiere al proceso de identificar y medir atributos específicos de las imágenes que pueden ser utilizados para su análisis y procesamiento. Este proceso implica la conversión de datos visuales en representaciones numéricas que pueden ser interpretadas por algoritmos y modelos de aprendizaje automático. Las características extraídas pueden incluir información sobre la forma, el color, la textura y otros aspectos visuales de los objetos presentes en una imagen. La relevancia de esta técnica radica en su capacidad para simplificar la complejidad de los datos visuales, permitiendo que los sistemas informáticos realicen tareas como la clasificación, la detección de objetos y el reconocimiento facial. La extracción de características cuantitativas es fundamental para el desarrollo de aplicaciones en diversas áreas, como la seguridad, la medicina, la robótica y la realidad aumentada, donde la interpretación precisa de las imágenes es crucial para la toma de decisiones automatizadas.
Historia: La extracción de características en visión por computadora comenzó a desarrollarse en la década de 1960, cuando los investigadores comenzaron a explorar formas de permitir que las computadoras interpretaran imágenes. Uno de los hitos importantes fue el trabajo de David Marr en los años 80, quien propuso un enfoque teórico para la percepción visual. A medida que la tecnología avanzaba, especialmente con el auge del aprendizaje automático en la década de 2010, la extracción de características se volvió más sofisticada, incorporando técnicas como redes neuronales convolucionales (CNN) que automatizan el proceso de extracción de características a partir de datos de imagen.
Usos: La extracción de características cuantitativas se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo el reconocimiento de patrones, la clasificación de imágenes, la segmentación de objetos y la detección de anomalías. En el ámbito médico, se aplica para analizar imágenes de resonancia magnética o radiografías, ayudando en diagnósticos. En la seguridad, se utiliza para el reconocimiento facial y la vigilancia. También es fundamental en la conducción autónoma, donde los vehículos deben identificar y clasificar objetos en su entorno.
Ejemplos: Un ejemplo de extracción de características cuantitativas es el uso de algoritmos de detección de bordes, como el operador Canny, que identifica los contornos de los objetos en una imagen. Otro ejemplo es el uso de histogramas de color para clasificar imágenes según su tonalidad predominante. En el reconocimiento facial, se utilizan características como la distancia entre los ojos o la forma de la mandíbula para identificar a las personas.
