Tutorial para el reconocimiento de objetos basado en características empleando herramientas Python

Abstract

El reconocimiento de objetos es algo innato en el ser humano. Cuando las personas miramos una fotografía, somos capaces de detectar sin esfuerzo elementos como animales, señales, objetos de interés, etc. En el campo de la visión por computador este proceso se lleva a cabo mediante herramientas de Inteligencia Artificial, con el fin de obtener información sobre el contenido de una imagen. Esta tarea, aunque ampliamente investigada, aún sigue siendo un campo de estudio activo debido a los grandes retos que conlleva: la detección de objetos en distintas condiciones luminosas, con posibles oclusiones, distintos tamaños y perspectivas, etc. Este artículo describe las tareas a completar en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de objetos exitoso, y proporciona al lector una serie de directrices prácticas sobre cómo realizarlas. El trabajo viene acompañado de una serie de scripts Python para experimentar con las diferentes técnicas descritas, pretendiendo servir de apoyo en tareas docentes o de iniciación a cualquier entusiasta en la materia.

When people look at pictures, we are able to effortlessly detect elements like animals, signals, objects of interest, etc. Object recognition is a computer vision technique that, through tools from Artificial Intelligence, aims to carry out such an action with the goal of retrieving information from the content of an image. This task, although widely investigated, is an active research fied due to the challenges that it has to face: the detection of objects in different lighthing conditions, with possible occlusions, different sizes and perspectives, etc. This paper describes the typical actions to be completed in the development of a successful object recognition system, and provides the reader a number of practical guidelines about how to address them. The work is accompanied by a Python script (available at https: // github. com/ jotaraul/ object_ recognition_ in_ python ) to put them into practice using state-of-the-art techniques (from libraries like Pandas or Scikit-learn ), and aims to be a valuable resource for education, or as initiation to any enthusiastic in the topic.