Descripción: La visión por computadora es la tecnología y los métodos utilizados para proporcionar inspección y análisis automático basado en imágenes. Esta disciplina combina algoritmos, modelos matemáticos y técnicas de inteligencia artificial para permitir que las máquinas interpreten y comprendan el contenido visual de imágenes y videos. A través de la captura de datos visuales, la visión por computadora busca emular la capacidad humana de ver y entender el entorno, facilitando tareas como la identificación de objetos, la detección de patrones y el reconocimiento facial. Su relevancia radica en su capacidad para procesar grandes volúmenes de información visual de manera rápida y precisa, lo que la convierte en una herramienta esencial en diversas industrias, desde la medicina hasta la seguridad, la automoción y más. La visión por computadora se apoya en tecnologías como el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, lo que le permite mejorar continuamente su precisión y eficiencia en la interpretación de datos visuales.
Historia: La visión por computadora tiene sus raíces en la década de 1960, cuando los investigadores comenzaron a explorar cómo las computadoras podían interpretar imágenes. Uno de los hitos importantes fue el desarrollo de algoritmos de procesamiento de imágenes en los años 70 y 80, que sentaron las bases para el reconocimiento de patrones. En la década de 1990, el avance en el aprendizaje automático y las redes neuronales impulsó significativamente el campo. Sin embargo, fue a partir de 2010, con el auge del aprendizaje profundo, que la visión por computadora experimentó un crecimiento exponencial, permitiendo aplicaciones más complejas y precisas.
Usos: La visión por computadora se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la medicina para el análisis de imágenes médicas, en la industria automotriz para la conducción autónoma, en la seguridad para la vigilancia y el reconocimiento facial, y en el comercio minorista para el análisis de comportamiento del cliente. También se aplica en la agricultura de precisión, donde se utilizan drones equipados con cámaras para monitorear cultivos.
Ejemplos: Ejemplos concretos de visión por computadora incluyen sistemas de reconocimiento facial utilizados en smartphones, algoritmos de detección de objetos en vehículos autónomos como los de Tesla, y software de análisis de imágenes médicas que ayuda a los radiólogos a identificar anomalías en radiografías y resonancias magnéticas.
