Google ha dado
un paso importante en el reconocimiento automático de objetos en imágenes con
el desarrollo de un nuevo sistema de
detección que puede reconocer fácilmente una gran cantidad de objetos en una
sola escena, incluso si están parcialmente ocultos.
El equipo de
Google ha explicado en su blog que este sistema se basa en una red neuronal
mejorada, compuesta por miles de ordenadores, que puede cribar rápidamente los
criterios de búsqueda. Esta red neuronal facilita un sistema de escaneo mucho
más profundo y capaz identificar más objetos presentes en una imagen.
La mejora de
esta red neuronal permite que el sistema de reconocimiento de imágenes sea
capaz de identificar a todos los objetos de una fotografía, incluso si están
tapados de forma parcial por otros. Se han refinado los criterios usados para
determinar qué es y qué no es objeto y, según Google, se ha reducido hasta diez
veces el número de parámetros usados en una comparación.
La reducción
de la cantidad de parámetros no solo ha mejorado la velocidad de la comparación
sino también la calidad de los resultados. El nuevo sistema de detección
permite localizar objetos que antes eran ignorados. Así, por ejemplo, aunque
previamente nunca haya visto una imagen de un perro con un sombrero es capaz de
detectar los dos dos objetos que conforman dicha imagen.
Google asegura
que este sistema de reconocimiento será de gran utilidad en muchos de sus
productos, desde la búsqueda de imágenes hasta los coches autónomos.
Fuente: Europa Press