Visión artificial

A **visión artificial** ou **visión por computador** é un campo interdisciplinario que trata de entender como se pode facer que os ordenadores sexan capaces entender a información de alto nivel que de vídeos ou imaxes dixitais. Dende a perspectiva de enxeñaría, esta trata de replicar o que o sistema visual humano pode facer.

Entre as numerosas tarefas da visión do computador inclúense métodos para adquirir, procesar, analizar e entender imaxes dixitais, e extracción de datos dunha gran cantidade de dimensións dende o mundo real para transformalos información numérica ou simbólica, e.g., en forma de decisións. *Entender* neste contexto significa a transformación de imaxes visuais (a entrada da retina) a descricións do mundo que pode entrelazarse con outros conceptos e obter a acción apropiada. *Entender* unha imaxe entón, pode ser visto como a extracción de información simbólica da imaxe utilizando modelos construídos coa axuda da xeometría, da física, da estatística, e da teoría da aprendizaxe.

Como disciplina científica, a visión artificial ocúpase da teoría detrás dos sistemas artificiais que extraen información das imaxes. Unha imaxe pode tomar moitas formas, como secuencias de vídeo, vistas desde cámaras múltiples, ou imaxes multi-dimensionais dende un escáner médico. Como disciplina tecnolóxica, a visión artifical busca para aplicar as súas teorías e modelos para a construción de sistemas de visión do computador.

Entre algúns dos campos dentro da visión artificial atopamos a reconstrución de escenas, detección de acontecemento, seguimento de vídeo, recoñecemento de obxectos, 3D estimación de pose, aprendizaxe, estimación de movemento, e restauración de imaxe.

Naquel tempo, o que distinguía a visión artificial do prominente campo do procesamento de imaxe dixital  era un desexo de extraer a estrutura tridimensional a partir de imaxes co obxectivo de conseguir entender de toda a escenas. Algúns estudos nos anos 1970s comezaron a definir algúns dos conceptos  básicos para moitos dos algoritmos de visión artificial que existen hoxe, incluíndo extracción de bordos de imaxes, marcaxe de liñas, a modelaxe poliédrica e non poliedrica, a representación de obxectos como interconexións de estruturas máis pequenas, fluxo óptico, e a estimación de movemento.

Na década seguinte atopamos estudos baseados nunha análise matemática moito máis rigorosa e nos aspectos cuantitativos da visión por computador. Estes inclúen o concepto de escala-espazo, a influencia da forma dende varios puntos de vista como o sombreado, a textura e o enfoque, e modelos de contorno coñecidos como serpes (*snakes*). Os investigadores tamén se decataron de que moitos destes conceptos matemáticos poderían ser tratados no mesmo cadro da optimización como regularización e os campos aleatorios de Markov.
* Detección procesos, e.g., un robot industrial.
* Detección de eventos, e.g., vídeo-vixianza ou contadores de persoas.
* Interacción, e.g., como entrada a un dispositivo para a interacción ordenador-humana.
* Modelaxe de obxectos ou ambientes, e.g., análise de imaxe médica.
* Navegación, e.g., vehículos autónomos ou robot móbil.
* Información organizadora, e.g., para indexar bases de datos de imaxes e secuencias de imaxe.

## Notas