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1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial Historia de la Inteligencia Artificial 1.3 Las habilidades cognoscitivas 1.4 El proceso de razonamiento según la lógica 1.5 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía. 1.6 El modelo cognoscitivo. 1.7 El modelo del agente inteligente, Sistemas Multi Agentes, Sistemas Ubicuos. 1.8 Heuristica
1.8 El papel de la heurística ▶
1.8.1 Algoritmos de exploración de alternativas 1.8.2 Algoritmo A* 1.8.3 Algoritmos de búsqueda local
2.1 Principios y Metodología de la Inteligencia Artificial 2.2 Paradigmas de la Inteligencia Artificial 2.3 Mapas conceptuales 2.4 Redes semánticas 2.5 Razonamiento monótono 2.7 Conocimiento no-monótono y otras lógicas 2.8 Razonamiento probabilístico 2.9 Teorema de Bayes
3.1 Representación de conocimiento mediante reglas 3.2 Métodos de Inferencia en reglas 3.3 Reglas de producción 3.4 Sintaxis de las reglas de producción 3.5 Semántica de las reglas de producción 3.6 Arquitectura de un sistema de Producción (SP) o sistemas basados en reglas, (SBR).
3.6 Arquitectura de sistemas ▶
3.6.1 Hechos 3.6.2 Base de conocimientos 3.6.3 Mecanismo de control
3.7 Espacios de estados determinísticos y no determinísticos 3.8 Busqueda Sistematica.
3.8 Búsqueda sistemática ▶
3.8.1 Búsqueda en profundidad 3.8.2 Búsqueda en anchura
4.1 Robótica
Robotica ▶
4.1.1. Conceptos básicos. 4.1.2. Clasificación. 4.1.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.2 Redes Neuronales
Redes Neuronales ▶
4.2.1. Conceptos básicos. 4.2.2. Clasificación 4.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.3. Visión artificial.
Vision Artificial ▶
4.3.1. Conceptos básicos. 4.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.4. Lógica difusa (Fuzzy Logic).
Logica Difusa ▶
4.4.1. Conceptos básicos. 4.4.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Procesamiento de Lenguaje Natural ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.6. Sistemas Expertos (SE).
Sistemas Expertos ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Clasificación 4.5.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.

Inteligencia Artificial

🌸 4.3.1 CONCEPTOS BÁSICOS.

 

  Fundamento teórico

Los conceptos básicos de visión artificial permiten comprender cómo una máquina procesa imágenes para interpretar información visual.

Los elementos fundamentales son:

Imagen digital

Es una representación numérica de una escena visual formada por píxeles.

Píxel

Es la unidad mínima de una imagen digital.

Cada píxel contiene información de color e intensidad.

Procesamiento de imágenes

Consiste en aplicar operaciones matemáticas para mejorar o transformar imágenes.

Segmentación

Divide una imagen en regiones para facilitar análisis.

Reconocimiento de patrones

Permite identificar formas, objetos o estructuras.

Clasificación

Asigna categorías a objetos detectados.

Sensores y cámaras

Capturan información visual del entorno.

Un sistema de visión artificial analiza cada imagen mediante algoritmos especializados para extraer información útil.

Ejemplo:
Un sistema de reconocimiento facial detecta ojos, nariz y contorno del rostro para identificar a una persona.

 Características principales

  • 📌 Uso de imágenes digitales
  • 📌 Procesamiento automatizado
  • 📌 Extracción de características
  • 📌 Clasificación inteligente

 Importancia

Estos conceptos permiten comprender cómo una máquina interpreta información visual.

 Ventajas

  • Base técnica sólida
  • Facilita comprensión
  • Permite desarrollo avanzado

 Limitaciones

  • Complejidad matemática
  • Requiere recursos tecnológicos

 Aplicaciones

  • Reconocimiento biométrico
  • Automatización industrial
  • Inspección visual

Video explicativo:


Practica:

Actividad: Elementos básicos

Dibuja una imagen digital e identifica:

  • Píxeles
  • Segmentación
  • Objeto detectado
📄 Ver práctica en PDF

Evaluación:

  1. ¿Qué es un píxel?
  2. ¿Qué hace la segmentación?
  3. ¿Qué es reconocimiento de patrones?
  4. ¿Qué función tienen las cámaras?
  5. ¿Qué es clasificación?

 Conclusión:

Los conceptos básicos de visión artificial proporcionan las herramientas necesarias para comprender cómo los sistemas inteligentes interpretan imágenes.

Estos fundamentos explican el funcionamiento interno de los algoritmos visuales y permiten desarrollar aplicaciones tecnológicas más avanzadas.

Su estudio resulta esencial para entender el crecimiento de la inteligencia artificial aplicada al análisis visual.

Referencias APA 7

  • Gonzalez, R., & Woods, R. (2018).
  • Szeliski, R. (2022). Computer vision: Algorithms and applications.

Etiquetas: Unidad4, VisionArtificial

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