Resumen

La percepción visual computacional, también conocida como visión por computadora, es un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras procesar imágenes y videos digitales de manera similar a como lo hace la visión biológica. Implica el desarrollo de métodos para replicar las capacidades de la visión biológica. El objetivo de la visión por computadora es superar las capacidades de la visión biológica en la extracción de información útil de los datos visuales. Los enormes datos generados hoy en día son uno de los factores impulsadores del tremendo crecimiento de la visión por computadora. Esta encuesta incorpora una visión general de las aplicaciones existentes del aprendizaje profundo en la percepción visual computacional. La encuesta explora varias técnicas de aprendizaje profundo adaptadas para resolver problemas de visión por computadora utilizando redes neuronales convolucionales profundas y redes generativas adversariales profundas. Se discuten brevemente las desventajas del aprendizaje profundo y sus soluciones. Las soluciones discutidas fueron la exclusión y la ampliación de datos. Los resultados muestran

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Percepción visual computacional; Visión por computadora; Técnicas de aprendizaje profundo; Redes neuronales convolucionales; Redes generativas adversariales; Clasificación de imágenes
• Keywords:Computational visual perception; Computer vision; Deep learning techniques; Convolutional neural networks; Generative adversarial networks; Image classification