Introducción
Después del uso de la visión artificial en las retransmisiones deportivas continuamos con este post para acerca al uso de visión artificial en más situaciones de las que que creíamos, vamos a hablar de cómo se usa el análisis de imágenes en las redes sociales. Aunque en este caso comprobaremos que la mayor parte de los efectos o modificaciones usan Inteligencia Artificial para obtener el resultado que se quiere.
Dispositivos electrónicos
Aquí podemos encontrar varios elementos. Por ejemplo, el móvil es capaz de detectar las características de nuestra cara mediante reconocimiento facial y saber la posición de ojos, nariz y cara y además, hacerlo en tiempo real. De este modo, es capaz después de modificar la foto superponiendo diferentes imágenes o agrandar y disminuir características de nuestra cara de forma automática.
¿Quién no se ha hecho un selfie usando algún filtro que existen en las diferentes apps? Hay infinidad de ejemplos como el conocido como efecto Bokeh, que es la generación de fondos fotográficos borrosos. En el caso de cámaras tradicionales, el efecto es físico, sin embargo en los smartphones, este efecto es generado por un algoritmo. Es uno de los ejemplos en los que los efectos que se conseguían mediante las propias cámaras, se consiguen ahora de forma sencilla mediante algoritmos que modifican las imágenes.
Otro caso es el efecto avatar, la generación de avatares animados a partir de imágenes de personas reales. Muy usado en las redes sociales.
También se aplica Inteligencia Artificial, en este caso Deep Learning, a la hora de «envejecer» virtualmente a una persona, mostrando como se podría ver en el futuro. De hecho, fue un ejemplo que se hizo viral hace algunos años.1
Software
Las mismas empresas tecnológicas tienen herramientas que facilitan este análisis. Un ejemplo es la herramienta de Google, Cloud Vision, una API (Application Programming Interface) que permite analizar cientos de imágenes y ayuda en la extracción de información o en la detección de objetos o diferentes características. Entre sus posibilidades tenemos:
- Face Detection permite detectar caras, puntos de referencia en ellas (ojos, boca..) e incluso inferir las emociones de las personas.
- Text Detection es usada en muchas aplicaciones para obtener texto de la imagen mediante el uso de OCR (Optical Character Recognition).
- Safe Search Detection, algoritmo usado para detectar contenido inapropiado en imágenes.
Aplicaciones de la visión artificial en las RRSS
Nos encontramos también posibilidades más interesantes. Por ejemplo, hay ciertas características de accesibilidad que reconocen que es lo que hay en las imágenes (clasifican automáticamente caras, expresiones, objetos, logos de empresas) y lo ponen en conocimiento del usuario mediante voz, empleando tecnología de reconocimiento de objetos con un modelo entrenado. Muy útil para las personas con problemas de visión.
Aparte de los usos dentro de la propia red, además hay una gran cantidad de investigaciones científicas que usan todas las imágenes provenientes de las redes sociales: investigación sobre la obesidad, análisis de las imágenes publicadas durante una crisis o catástrofe o la capacidad para detectar el estado de ánimo de las personas. ¿Y esto porqué es? porque la mayor parte de la imágenes que se comparten a través de internet están incrustadas o embebidas dentro de algún tipo de red social.
También existen herramientas software en el propio móvil, sin el uso de la nube como TopShot, algoritmo que mediante inteligencia artificial es capaz de detectar cual es la mejor foto que se ha adquirido dentro de una ráfaga, teniendo en cuenta cosas como si la imagen está borrosa o si la gente que hay en la imagen está sonriendo o tiene los ojos cerrados.
Autor Manuel Álvarez
