MADRID, 8 Sep. (Portaltic/EP) -
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.
