Sistemas de visión inspirados en la vista humana

un grupo de neurocientíficos del MIT ha desarrollado un modelo informático que imita el sistema de visión humano para detectar y reconocer con precisión objetos como coches y motocicletas, en una calle concurrida. Según, Thomas Serre, neurocientífico del MIT, este tipo de sistemas de visión se podrían utilizar pronto en sistemas de vigilancia o en sensores inteligentes que avisen a los conductores sobre la presencia de peatones u otros objetos.

Durante años, los investigadores han intentado imitar los sistemas de visión biológicos, debido a su perfección. Pero enseñar a un ordenador a clasificar objetos ha resultado ser más complicado de lo que parecía en un principio, señala Serre, quien realizó el trabajo con Tomaso Poggio. En primer lugar, para reconocer un tipo concreto de objeto el ordenador necesita una plantilla o representación computacional específica de ese objeto concreto, que es la que permite al ordenador distinguir, por ejemplo, un coche de los objetos que no son coches. Sin embargo, la plantilla ha de ser lo suficientemente flexible como para incluir a todos los tipos distintos de coches en diferentes ángulos y posiciones y bajo distintas condiciones de luz.

Cuando probaron el sistema, sus resultados fueron muy buenos, pudiendo competir con los de los mejores sistemas existentes en el mercado. Además, debido a su capacidad de aprendizaje, cuantas más imágenes analiza, más precisos son sus resultados.
De momento, el sistema solo ha sido diseñado para analizar imágenes estáticas. Sin embargo, según Serre, el proceso es similar al del sistema de visión humano, en donde una parte del sistema se encarga de las formas y otra del movimiento. El equipo está trabajando ahora en la incorporación de un sistema paralelo que trabaje con vídeos