iTampico (c) 2007

Científicos norteamericanos han desarrollado un sistema de reconocimiento de objetos que realiza el mismo tipo de procesamiento visual que se produce en el cerebro. El sistema utiliza un modelo jerárquico para compartir la información común de imágenes diferentes. De esta forma, consigue su objetivo de forma sencilla y eficaz e incluso ahorra espacio de memoria informática. Por Elena Higueras.

l tratar de discernir un determinado tipo de objeto en una imagen digital, los sistemas de reconocimiento de objetos convencionales comienzan examinando los elementos destacados del mismo. Un sistema creado para identificar caras, por ejemplo, puede buscar los elementos que parecen ojos, nariz y boca, para después determinar si se ajustan a las normas espaciales establecidas. Pero para ello es imprescindible contar con la intuición humana.

El informático debe decidir qué partes del todo son las más adecuadas para introducirlas en el programa. Eso significa que por cada nuevo objeto añadido al repertorio del sistema, el programador tiene que empezar desde cero para determinar qué partes del objeto son las más importantes.

Algo que resultaría prácticamente inviable ante sistemas diseñados para reconocer millones de tipos de objetos complejos y diferentes. Cada uno de ellos tendría su propio conjunto único de partes, pero éstas se verían diferentes desde distintas perspectivas y su catalogación ocuparía una enorme cantidad de memoria del ordenador.

Para resolver el problema un equipo de investigación de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts), en colaboración con científicos de la UCLA (Universidad de California en Los Ángeles), ha creado un nuevo método de reconocimiento de objetos basado en un sistema de interpretación visual por categorías, según un comunicado del MIT.

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Crean un sistema de reconocimiento de objetos que imita al cerebro