La visión por computadora (CV) es una tecnología en rápida evolución con muchas ventajas y desafíos. A continuación se muestran algunos ejemplos posibles:
Ventajas:
1. Automatización: la tecnología CV puede automatizar tareas como la clasificación de imágenes, la detección y el seguimiento de objetivos, aumentando así la productividad y reduciendo los costos laborales.
2. Precisión: en comparación con el sistema visual humano, la tecnología CV puede distinguir e identificar con mayor precisión objetos, formas y patrones específicos en las imágenes. Esta ventaja puede mejorar el rendimiento y la precisión en muchas aplicaciones.
3. Tiempo real: la tecnología CV puede procesar grandes cantidades de datos, como transmisiones de video o salidas de sensores, a velocidades en tiempo real o casi real. Esta capacidad hace que la tecnología CV sea muy adecuada para aplicaciones en tiempo real como seguridad y conducción autónoma.
Desafíos:
1. Volumen de datos: la tecnología CV generalmente requiere una gran cantidad de datos para la capacitación y las pruebas, por lo que impone mayores requisitos en cuanto a las capacidades de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Además, la calidad y precisión de los datos también son factores clave para la tecnología CV.
2. Complejidad: La tecnología CV implica conocimientos de múltiples campos, como informática, matemáticas, física y biología. Como tal, a menudo requiere una extensa investigación y desarrollo interdisciplinarios.
3. Explicabilidad: cuando la tecnología CV toma algunas decisiones, como en la detección de objetivos, necesita explicar claramente los fundamentos y las bases de sus decisiones. Esto es importante para aplicaciones que requieren previsibilidad y transparencia, como diagnósticos médicos y sentencias legales.