25 estadísticas de reconocimiento de imágenes para revelar los píxeles detrás de la tecnología

Las computadoras modernas están aprendiendo a ver de manera muy similar a como lo hacen los humanos y la tecnología de reconocimiento de imágenes lo está haciendo posible.

Las redes neuronales son el núcleo de esta tecnología. Aprende de los datos y reconoce patrones. A medida que proporciona más datos sobre objetos, rostros e incluso emociones, mejora su capacidad de “ver” y comprender una imagen.

El reconocimiento de imágenes es un subconjunto de la visión por computadora y la inteligencia artificial (IA). Incluye técnicas y algoritmos que etiquetan y categorizan el contenido de una imagen.

Básicamente, la tecnología apenas está comenzando a evolucionar, pero muchas organizaciones ya han comenzado a utilizar software de reconocimiento de imágenes para entrenar modelos y agregar capacidades para reconocer una imagen en otras plataformas de software. Hoy en día, el reconocimiento de imágenes ayuda con el diagnóstico médico, la búsqueda de personas perdidas e incluso hacer realidad los coches autónomos.

El potencial del mercado es enorme y se expande continuamente para ingresar a nuevas industrias. Exploremos estas estadísticas y veamos qué hay de nuevo en el reconocimiento de imágenes.

Estadísticas del mercado del reconocimiento de imágenes

El mercado del reconocimiento de imágenes está creciendo rápidamente y se está volviendo popular en los sectores minorista, sanitario y de seguridad. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son los principales impulsores del crecimiento del mercado. Según las estadísticas a continuación, cualquier oportunidad en el mercado del reconocimiento de imágenes podría ser prometedora entre 2023 y 2030.

Vea cómo se ven las estadísticas.

• Se espera que el mercado mundial de reconocimiento de imágenes muestre una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 10,42% de 2023 a 2030.
• Se espera que el tamaño del mercado de reconocimiento de imágenes de EE. UU. sea el mayor, valorado en 3.940 millones de dólares en 2023.

• El tamaño del mercado norteamericano de reconocimiento de imágenes aumentó un 11,86% en 2023.
• Se prevé que el mercado australiano de reconocimiento de imágenes alcance los 280 millones de dólares en 2023.
• América del Sur muestra un aumento significativo en el tamaño del mercado del 20,26% en 2023.
• El tamaño del mercado mundial de reconocimiento de imágenes con IA se valoró en 3330,67 millones de dólares en 2022 y se espera que se expanda a una tasa compuesta anual del 24,91% para alcanzar 12652,88 millones en 2028.
• El mercado de reconocimiento de imágenes en Asia es relativamente más pequeño, con un tamaño de 2.570 millones de dólares en 2023.
• El tamaño del mercado de reconocimiento de imágenes de Europa central y occidental es aún menor: 1.880 millones de dólares en 2023.
• La CAGR esperada del mercado estadounidense de reconocimiento de imágenes de 2023 a 2030 es del 7,86%.

Estadísticas de tecnología de reconocimiento de imágenes.

El aprendizaje profundo tiene un papel protagonista en la tecnología de reconocimiento de imágenes. Los modelos populares de aprendizaje profundo como You Only Look Once (YOLO) y Single-Shot Detector (SSD) utilizan capas convolucionales para analizar imágenes o fotografías digitales. Las técnicas y modelos de aprendizaje profundo seguirán mejorando en 2023, haciendo que el reconocimiento de imágenes sea más sencillo y preciso.

Además, algoritmos como la transformación de características invariantes de escala (SIFT), las características robustas aceleradas (SURF) y los modelos de reconocimiento de imágenes de análisis de componentes principales (PCA) leen, procesan y entregan.

El ecosistema tecnológico que rodea al reconocimiento de imágenes está cambiando rápidamente. Estas estadísticas lo actualizarán sobre las últimas novedades en el aspecto tecnológico.

• El Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT desarrolló un codificador generativo enmascarado (MAGE) para inferir las partes faltantes de una imagen. Logró una precisión del 80,9 % en el sondeo lineal e identificó correctamente imágenes en el 71,9 % de los casos cuando se le dieron diez ejemplos etiquetados de cada clase.
• Object365, un conjunto de datos de detección de objetos a gran escala, ha sido entrenado con más de 600.000 imágenes.

1.000 imágenes

de cada clase son necesarios para entrenar sistemas para detectar y reconocer imágenes y objetos.

Fuente: IBM

• De 1 a 2 megapíxeles es ideal cuando las imágenes no necesitan detalles finos para la detección de objetos. Si las imágenes requieren detalles finos, se dividen en imágenes de 1 a 2 megapíxeles cada una.
• Los sistemas de reconocimiento de imágenes grandes y potentes pueden manejar 1000 fotogramas por segundo (FPS). Por el contrario, los sistemas comunes de reconocimiento de imágenes procesan a 100 FPS.
• El mayor conjunto de datos disponible públicamente para entrenar modelos de reconocimiento de imágenes es IMDB-Wiki, con más de 500.000 imágenes de rostros humanos.
• Berkeley Deep Drive (BDD110K) es el conjunto de datos de vídeo de conducción variada más grande. Cuenta con más de 100.000 vídeos comentados para tareas de percepción en conducción autónoma.
• El reconocimiento de imágenes consta de tres capas: entrada, oculta y salida. La capa de entrada capta la señal, la capa oculta la procesa y la capa de salida decide qué es.
• Una imagen en color tiene una profundidad de bits que oscila entre 8 y 24 o más. En una imagen de 24 bits, hay tres agrupaciones: 8 para el rojo, 8 para el verde y 8 para el azul. La combinación de estos bits representa otros colores.
• 4 estadísticas de primer orden (media, varianza, asimetría y curtosis) y 5 estadísticas de segundo orden (segundo momento angular, contraste, correlación, homogeneidad y entropía) representan las características textuales de una imagen.

Estadísticas de precisión del sistema de reconocimiento de imágenes.

Con las redes neuronales convolucionales (CNN), el nivel de precisión del reconocimiento de imágenes ha aumentado. Aún así, desafíos como la deformación, la variación de objetos dentro de la misma clase y la oclusión pueden afectar la precisión del sistema. (La oclusión ocurre cuando un objeto oculta una parte de un objeto diferente en la imagen).

A pesar de estos posibles contratiempos, los sistemas de reconocimiento de imágenes muestran niveles de certeza increíblemente altos. Explore estas estadísticas para comprender qué precisión puede esperar de un software de reconocimiento de imágenes y qué tan grande es el margen de error.

• La tasa de error promedio en todos los conjuntos de datos en el reconocimiento de imágenes es del 3,4%.
• La tasa de error de los cinco principales en el reconocimiento de imágenes se refiere al porcentaje de veces que una etiqueta de destino no aparece entre las cinco predicciones de mayor probabilidad. Muchas técnicas no pueden bajar del 25%.

• El nivel de precisión aproximado de las herramientas de reconocimiento de imágenes es del 95%. Esto se debe al desarrollo de CNN y otras redes neuronales profundas basadas en funciones.
• YOLOv7 es el modelo de detección de objetos preciso en tiempo real más eficiente para tareas de visión por computadora.

De píxeles a patrones

Las estadísticas anteriores muestran claramente que el mercado de reconocimiento de imágenes está en una trayectoria de crecimiento de 2023 a 2030. La tecnología está evolucionando y aumentando su precisión con nuevas actualizaciones y avances. Pero el crecimiento no es exclusivo del reconocimiento de imágenes. Toda el área de la visión por computadora está expandiendo su tamaño de mercado y su adopción. A medida que crezca el valor de mercado, las empresas que encuentren un lugar en el sector del reconocimiento de imágenes se beneficiarán.

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