Otro

TEMA 1. Introducción a los sistemas de percepción

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Grado
Visión Artificial

Institución
UNIR Business School

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Subido en 24 de mayo de 2024
Número de páginas 5
Escrito en 2023/2024
Tipo Otro
Personaje Desconocido

introducción a los sistemas de percepción

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3. Otro - Tema 13. extracción de características. procesamientos multiescala y métodos avanz...
4. Otro - Tema 12. extracción de características. caracterización de textura en imágenes
5. Otro - Tema 11. extracción de características. propiedades estadísticas y frecuenciales d...
6. Otro - Tema 10. procesamiento de imagen. crecimiento de regiones
7. Otro - Tema 9. procesamiento de imagen. morfología matemática
8. Otro - Tema 8. procesamiento de señales. filtrado y análisis en frecuencia
9. Otro - Tema 7. preprocesamiento de imagen. operaciones espaciales
10. Otro - Tema 6. procesamiento de imagen. operaciones elementales
11. Otro - Tema 5. detección y cancelación de anomalías
12. Otro - Tema 4. fuentes y tipos de ruido
13. Otro - Tema 3. captura y digitalización de señales
14. Otro - Tema 2. elementos de un sistema de percepción
15. Otro - Tema 1. introducción a los sistemas de percepción
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Percepción visual y auditiva digitalización y cancelación de anomalías
Guía de Estudio: TEMA 1. Introducción a los sistemas de percepción

a. Objetivos
Definición
Los sistemas de percepción son aquellos encargados de interpretar y procesar la información
sensorial del entorno para generar respuestas adecuadas. En el contexto de la inteligencia
artificial (IA), estos sistemas permiten a las máquinas comprender y reaccionar a estímulos
sensoriales de manera similar a como lo hacen los seres humanos.
Características
 Multisensorialidad: Capacidad para integrar información de múltiples fuentes sensoriales.
 Adaptabilidad: Ajuste dinámico a variaciones en el entorno o en los datos sensoriales.
 Precisión y Exactitud: Habilidad para interpretar datos con alta fidelidad y exactitud.
Ventajas
 Mejora en la Interacción Hombre-Máquina: Facilita una interacción más natural y
eficiente entre humanos y sistemas automatizados.
 Autonomía: Incrementa la capacidad de los sistemas para operar de manera autónoma en
entornos complejos.
Desventajas
 Complejidad Computacional: Requiere algoritmos avanzados y recursos
computacionales elevados.
 Dependencia de Datos de Alta Calidad: La calidad de la percepción está directamente
relacionada con la calidad de los datos sensoriales.
b. Funcionamiento del Sistema Auditivo
Definición
El sistema auditivo en la IA imita la capacidad humana de detectar y procesar sonidos. Esto
incluye la captura de ondas sonoras, su conversión a señales eléctricas y la interpretación de
estas señales para reconocer patrones y significados.
Características
 Captura de Sonido: Uso de micrófonos y sensores acústicos para captar ondas sonoras.
 Procesamiento de Señales: Transformación de señales analógicas a digitales mediante
convertidores A/D.
 Análisis de Frecuencia: Utilización de algoritmos como la Transformada de Fourier para
descomponer las señales en sus componentes frecuenciales.

, Ventajas
 Reconocimiento de Voz: Permite la identificación y comprensión del habla, facilitando
comandos por voz.
 Análisis Acústico: Habilidad para identificar anomalías o patrones específicos en señales
de audio.
Desventajas
 Ruido Ambiental: La presencia de ruido puede dificultar la precisión del reconocimiento
auditivo.
 Limitaciones en Frecuencias: Sensores y micrófonos pueden tener limitaciones en el
rango de frecuencias que pueden captar.
c. Percepción Visual
Definición
La percepción visual en IA se refiere a la capacidad de interpretar imágenes y videos, permitiendo
a las máquinas "ver" y entender el entorno de manera similar a la visión humana.
Características
 Captura de Imágenes: Uso de cámaras y sensores ópticos para obtener imágenes del
entorno.
 Procesamiento de Imágenes: Aplicación de técnicas como el procesamiento de imágenes
digitales y el aprendizaje profundo para analizar y entender las imágenes capturadas.
 Reconocimiento de Patrones: Identificación de objetos, personas, texto, y otros
elementos dentro de una imagen.
Ventajas
 Detección y Reconocimiento: Facilita tareas de seguridad, vigilancia y reconocimiento
facial.
 Automatización de Procesos: Capacidad para automatizar inspecciones visuales en
manufactura y otras industrias.
Desventajas
 Iluminación y Condiciones Ambientales: La calidad de la percepción visual puede verse
afectada por variaciones en la iluminación y condiciones ambientales.
 Complejidad Computacional: Procesamiento de imágenes en tiempo real requiere altos
recursos computacionales.

Recomendaciones
1. Integración de Sensores: Utilizar una combinación de sensores para mejorar la precisión
y robustez de los sistemas de percepción.
2. Algoritmos de Filtrado: Implementar técnicas de filtrado y limpieza de datos para mitigar
el impacto del ruido y mejorar la calidad de la percepción.
3. Actualización Continua: Mantener los sistemas de percepción actualizados con los
últimos avances en hardware y algoritmos de procesamiento.

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