Descripción: El punto de fusión en el contexto de la visión por computadora se refiere al momento en que diferentes fuentes de datos, como imágenes, videos y datos de sensores, se combinan para realizar un análisis más completo y preciso. Este concepto es fundamental en el procesamiento de imágenes y en la interpretación de escenas complejas, donde la información de múltiples fuentes puede enriquecer la comprensión del entorno. Al fusionar datos, se pueden obtener características que no serían evidentes al analizar cada fuente por separado. Por ejemplo, la combinación de imágenes de diferentes ángulos o la integración de datos de profundidad con imágenes RGB puede mejorar la detección de objetos y la segmentación de escenas. El punto de fusión permite que los algoritmos de aprendizaje automático y las redes neuronales aprovechen al máximo la información disponible, lo que resulta en un rendimiento superior en tareas como la clasificación de imágenes, la detección de rostros y la navegación autónoma. En resumen, el punto de fusión es un concepto clave que impulsa la innovación en la visión por computadora, facilitando la creación de sistemas más inteligentes y eficientes que pueden interpretar el mundo de manera más similar a como lo hace un ser humano.
