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26 relaciones: Android, Android Studio, Aprendizaje profundo, Cámara estereoscópica, Circuito cerrado de televisión, Clasificador (matemáticas), CUDA, Detector de movimiento, Escáner de luz estructurada, Estereoscopía, Histograma, Idioma inglés, K-medias, Máquinas de vectores de soporte, Multicámara, Procesamiento digital de imágenes, Reconocimiento de objetos, Red neuronal artificial, Regresión logística, Restauración de imagen, Ruido en la fotografía digital, Scale-invariant feature transform, Segmentación (procesamiento de imágenes), Sistema de reconocimiento facial, Transformador (modelo de aprendizaje automático), Transformador de visión.
Android
Android es un sistema operativo móvil basado en el núcleo Linux y otros software de código abierto.
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Android Studio
Android Studio es el entorno de desarrollo integrado oficial para la plataforma Android.
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Aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.
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Cámara estereoscópica
Una cámara estereoscópica o cámara 3D, nombrada así debido a la visión estereoscópica humana (3D), es una cámara capaz de capturar imágenes (fotografías) en tres dimensiones.
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Circuito cerrado de televisión
El circuito cerrado de televisión (en inglés closed circuit television, CCTV) es una tecnología de videovigilancia diseñada para supervisar una diversidad de ambientes y actividades.
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Clasificador (matemáticas)
El término clasificador se utiliza en referencia al algoritmo utilizado para asignar un elemento entrante no etiquetado en una categoría concreta conocida.
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CUDA
CUDA son las siglas de Compute Unified Device Architecture (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cómputo) que hace referencia a una plataforma de computación en paralelo que incluye un compilador y un conjunto de herramientas de desarrollo creadas por Nvidia que permiten a los programadores usar una variación del lenguaje de programación C (CUDA C) para codificar algoritmos en GPU de Nvidia.
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Detector de movimiento
Un detector de movimiento, o sensor de presencia, es un dispositivo electrónico equipado de sensores que responden a un movimiento físico.
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Escáner de luz estructurada
El escáner de luz estructurada es un dispositivo capaz de capturar la forma y características de un objeto mediante la proyección de un patrón de luz y su registro en un sistema de adquisición (véase cámara fotográfica).
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Estereoscopía
La estereoscopía es cualquier técnica capaz de recoger información visual tridimensional y/o crear la ilusión de profundidad mediante una imagen estereográfica, un estereograma o una imagen 3D (tridimensional).
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Histograma
En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.
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Idioma inglés
El idioma inglés (English) es una lengua germánica occidental perteneciente a la familia de lenguas indoeuropeas, que surgió en los reinos anglosajones de Inglaterra.
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K-medias
K-medias es un método de agrupamiento, que tiene como objetivo la partición de un conjunto de n observaciones en k grupos en el que cada observación pertenece al grupo cuyo valor medio es más cercano.
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Máquinas de vectores de soporte
Las máquinas de vectores de soporte o máquinas de vector soporte (del inglés support-vector machines, SVM) son un conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik y su equipo en los laboratorios de AT&T Bell.
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Multicámara
El montaje multicámara, multicámara fotográfica, cámara de múltiples modo de producción, varias cámaras o simplemente multicám es un método de rodaje de películas y programas de televisión.
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Procesamiento digital de imágenes
El procesamiento de imágenes digitales es el conjunto de técnicas que se aplican a las imágenes digitales con el objetivo de mejorar la calidad o facilitar la búsqueda de información.
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Reconocimiento de objetos
El reconocimiento de objetos en visión por computadoras es la tarea para encontrar e identificar objetos en una imagen o secuencia de video.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Regresión logística
En estadística, la regresión logística es un tipo de análisis de clasificación utilizado para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictoras.
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Restauración de imagen
La restauración de imagen (del inglés inpainting), es el proceso de mejorar la calidad de una imagen, compensando o eliminando las distorsiones y el deterioro de la imagen.
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Ruido en la fotografía digital
El ruido digital es la variación aleatoria (que no se corresponde con la realidad) del brillo o el color en las imágenes digitales producido por el dispositivo de entrada (la cámara digital en este caso).
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Scale-invariant feature transform
Scale-invariant feature transform (o SIFT) es un algoritmo usado en visión artificial para extraer características relevantes de las imágenes que posteriormente pueden usarse en reconocimiento de objetos, detección de movimiento, estereopsis, registro de la imagen y otras tareas.
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Segmentación (procesamiento de imágenes)
La segmentación es uno de los problemas generales del campo de la visión artificial y consiste en dividir una imagen digital en varias regiones (grupos de píxeles) denominadas segmentos.
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Sistema de reconocimiento facial
El sistema de reconocimiento facial es una aplicación dirigida por ordenador que identifica automáticamente a una persona en una imagen digital.
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Transformador (modelo de aprendizaje automático)
Un transformador (en inglés: transformer) es un modelo de aprendizaje profundo que usa el mecanismo de autoatención, en el que se le da un peso diferente a cada parte del input.
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Transformador de visión
Un transformador de visión (en inglés: Vision transformer o ViT), es un transformador de red neuronal que se utiliza específicamente para tareas de procesamiento visual, como el reconocimiento de imágenes.
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