En visión artificial, una de las tareas básicas es el reconocimiento de objetos, ya que es muy interesante disponer de algún modo de discriminar entre clases de objetos. Por ejemplo, un coche autónomo ha de ser capaz de reconocer a otros coches y distinguirlo de un peatón. Otra utilidad más mundana y que seguro conoces, es el reconocimiento de caras que hace tu móvil cuando vas a hacer una foto. En este artículos vamos a ver cómo reconocer caras usando OpenCV. Ojo, cuando hablo de reconocer caras, me refiero a distinguir una cara de cualquier otra cosa, no de distinguir entre caras para, por ejemplo, reconocer a quién pertenece esa cara. Ese es otro problema diferente del que os hablaré en otro momento. Como quiero abordar el problema desde un punto de vista práctico, vamos a usar la librería OpenCV con Python. Como imagen de ejemplo vamos a tomar la siguiente. Nuestra misión es detectar las caras que hay en esta imagen, así que fije el rumbo señor Sulu. import cv2 from matplo
El aprendizaje computacional es un área de investigación que en los últimos años ha tenido un auge importante, sobre todo gracias al aprendizaje profundo (Deep Learning). Pero no todo son redes neuronales. Paralelamente a estas técnicas, más bien basadas en el aprendizaje de patrones, también hay un auge de otras técnicas, digamos, más basadas en el aprendizaje simbólico. Si echamos la vista algunos años atrás, podemos considerar que quizá, la promesa de la web semántica como gran base de conocimiento ha fracasado, pero no es tan así. Ha ido transmutándose y evolucionando hacia bases de conocimiento basadas en ontologías a partir de las cuales es posible obtener nuevo conocimiento. Es lo que llamamos razonamiento automático y empresas como Google ya lo utilizan para ofrecerte información adicional sobre tus búsquedas. Ellos lo llaman Grafos de Conocimiento o Knowledge Graphs . Gracias a estos grafos de conocimiento, Google puede ofrecerte información adicional sobre tu búsqueda, ad