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Redes Neuronales Artificiales y reconocimiento de imágenes

Fecha:  viernes, 28 de febrero de 2020

Una Red Neuronal Artificial o RNA, es un conjunto de algoritmos matemáticos diseñados especialmente para reconocer patrones y se ubica como una técnica más dentro del Machine Learning, estas redes neuronales artificiales intentan emular el funcionamiento de las neuronas biológicas y la manera en que los humanos tomamos decisiones.
 
Entonces, una Red Neuronal Artificial se compone de un conjunto de neuronas interconectados entre sí formando una red, esta red puede ser tan compleja como deseemos, pero su estructura mínima es la compuesta por tres capas, una capa de entrada, una capa oculta y una tercera capa de salida.
 
 
Esta técnica aplicada al reconocimiento de imágenes se muestra especialmente efectiva, veamos sin entrar en tecnicismos cómo funciona.
 
Supongamos que queremos que nuestra red Neuronal sea capaz de reconocer rostros humanos dentro de imágenes, para ello debemos alimentar la red con miles de fotografías con o sin rostros humanos para que pueda aprender a distinguirlos del resto de la imagen, debemos entrenarla. Este aprendizaje se realiza mediante un proceso de deconstrucción de las imágenes.
 
 
Cada capa de nuestra red neuronal está formada por un grupo de neuronas y en cada una de ellas se alberga una función matemática específica, la capa de entrada va leyendo cada imagen suministrada y la descompone en pixeles, la siguiente capa recoge esos pixeles, aplica la función que tiene asignada y buscará estructuras simples como líneas rectas o ángulos, la siguiente capa buscara formar estructuras más complejas como curvas o elipses, así hasta que se llega a una capa cuya función es capaz de  formar ojos,  narices o bocas hasta llegar a la última capa que es capaz de formar una cara. 
 
Por tanto, este tipo de redes descomponen los datos de entrada en su mínima expresión y según avanzan por la red las funciones más simples se van combinando con otras más complejas para buscar estructuras características del rostro humano hasta completar la cara. El siguiente paso sería identificar a la persona a la que corresponde esa cara.
 
Manuel Freire
Asesor Tic SmartPeme

Fuente:  SmartPeme