Computación visual

La computación visual es un término genérico para todas las disciplinas de la ciencia informática que tratan con imágenes y modelos 3D , como gráficos de computadora , procesamiento de imágenes , visualización , visión por computadora , imágenes computacionales , realidad aumentada , procesamiento de video, que también incluye el campo atenuado llamado Diseño de experiencia de usuario . La computación visual también incluye aspectos de reconocimiento de patrones , interacción hombre-computadora , aprendizaje automático y simulación por computadora . Los desafíos centrales son la adquisición, procesamiento, análisis y representación de información visual. Las áreas de aplicación incluyen control de calidad industrial, procesamiento y visualización de imágenes médicas , topografía, robótica, sistemas multimedia, patrimonio virtual, efectos especiales en películas y televisión y, en última instancia, juegos de computadora. En conclusión, esto incluye las atenuaciones de los modelos de lenguaje grandes (LLM) que se proporcionan en Inteligencia Artificial Generativa.

La computación visual ^[1] es un término relativamente nuevo, que obtuvo su significado actual alrededor de 2005, cuando se convocó por primera vez el Simposio Internacional sobre Computación Visual. ^[2] Las áreas de la tecnología informática relacionadas con las imágenes, como los formatos de imagen, los métodos de filtrado, los modelos de color y las métricas de imagen, tienen en común muchos métodos y algoritmos matemáticos. Cuando los científicos informáticos que trabajaban en disciplinas de la ciencia informática que involucran imágenes, como gráficos por computadora , procesamiento de imágenes y visión por computadora , notaron que sus métodos y aplicaciones se superponían cada vez más, comenzaron a usar el término "computación visual" para describir estos campos colectivamente. Y también se mezclaron más los métodos de programación en hardware gráfico, los trucos de manipulación para manejar datos enormes, los libros de texto y las conferencias, las comunidades científicas de estas disciplinas y los grupos de trabajo en las empresas.

Además, las aplicaciones necesitaban cada vez más técnicas de más de uno de estos campos simultáneamente. Para generar modelos muy detallados de objetos complejos se necesitan reconocimiento de imágenes , sensores 3D y algoritmos de reconstrucción , y para mostrar estos modelos de forma creíble se necesitan técnicas de renderización realistas con simulación de iluminación compleja. Los gráficos en tiempo real son la base para un software de realidad virtual y aumentada utilizable. Una buena segmentación de los órganos es la base para la manipulación interactiva de visualizaciones 3D de exploraciones médicas. El control de robots necesita el reconocimiento de objetos simplemente como un modelo de su entorno. Y todos los dispositivos (computadoras) necesitan GPU ergonómicas.

Aunque muchos problemas se consideran resueltos dentro de las comunidades científicas de las subdisciplinas que componen la computación visual (en su mayoría bajo supuestos idealistas), un desafío importante de la computación visual en su conjunto es la integración de estas soluciones parciales en productos aplicables. Esto incluye lidiar con muchos problemas prácticos como el manejo de una multitud de hardware, el uso de datos reales (que a menudo son erróneos y/o gigantescos en tamaño) y la operación por parte de usuarios no capacitados. En este sentido, la computación visual es más que la suma de sus subdisciplinas , ya que este campo actúa como una terminología concluyente que describe los diversos requisitos visualizados.

Al menos las siguientes disciplinas son subcampos de la computación visual. Se pueden encontrar descripciones más detalladas de cada uno de estos campos en las páginas especiales vinculadas.

• Gráficos por computadora y animación por computadora

Los gráficos por computadora son un término general para todas las técnicas que producen imágenes como resultado con la ayuda de una computadora. Transformar la descripción de los objetos en imágenes agradables se llama renderizado , que siempre es un compromiso entre la calidad de la imagen y el tiempo de ejecución.

• Análisis de imágenes y visión artificial

Las técnicas que permiten extraer información del contenido de las imágenes se denominan técnicas de análisis de imágenes . La visión artificial es la capacidad de los ordenadores (o de los robots) de reconocer su entorno e interpretarlo correctamente.

• Visualización y análisis visual

La visualización se utiliza para producir imágenes que comuniquen mensajes. Los datos pueden ser abstractos o concretos, a menudo sin componentes geométricos a priori. El análisis visual describe la disciplina del análisis visual interactivo de datos, también descrita como “la ciencia del razonamiento analítico respaldado por la interfaz visual interactiva”. ^[3]

• Modelado geométrico e impresión 3D

Para representar objetos a fin de renderizarlos, se necesitan métodos y estructuras de datos especiales, que se engloban en el término de modelado geométrico . Además de las técnicas geométricas descriptivas e interactivas, los datos de los sensores se utilizan cada vez más para reconstruir modelos geométricos. Los algoritmos para el control eficiente de impresoras 3D también pertenecen al campo de la computación visual.

• Procesamiento y edición de imágenes

A diferencia del análisis de imágenes, el procesamiento de imágenes manipula las imágenes para producir mejores imágenes. “Mejor” puede tener significados muy diferentes según la aplicación respectiva. Además, debe distinguirse de la edición de imágenes , que describe la manipulación interactiva (o automatizada mediante algoritmos informáticos) de imágenes basada en la validación humana.

• Realidad virtual y aumentada

Las técnicas que producen la sensación de inmersión en un mundo ficticio se denominan realidad virtual (RV). Los requisitos para la RV incluyen pantallas montadas en la cabeza , seguimiento en tiempo real y renderizado en tiempo real de alta calidad. La realidad aumentada permite al usuario ver el entorno real además de los objetos virtuales, que aumentan esta realidad. Los requisitos de precisión en cuanto a velocidad de renderizado y precisión de seguimiento son significativamente más altos en este caso.

• Interacción hombre-computadora

La planificación, el diseño y el uso de interfaces entre personas y ordenadores no sólo forman parte de cualquier sistema que implique imágenes. Debido al gran ancho de banda del canal visual humano (ojo), las imágenes también son una parte preferente de las interfaces de usuario ergonómicas en cualquier sistema, de modo que la interacción entre personas y ordenadores también es una parte integral de la computación visual.

• Nube visual

Visual Cloud es la implementación de aplicaciones de computación visual que se basan en arquitecturas de computación en la nube , procesamiento y almacenamiento a escala de la nube y conectividad de banda ancha ubicua entre dispositivos conectados , dispositivos de borde de red y centros de datos en la nube . Es un modelo para brindar servicios de computación visual a consumidores y usuarios comerciales, al tiempo que permite a los proveedores de servicios obtener los beneficios generales de la computación en la nube , como bajo costo, escalabilidad elástica y alta disponibilidad, al tiempo que proporciona una infraestructura optimizada para los requisitos de las aplicaciones de computación visual.

• Grupo de investigación de Microsoft en computación visual
• Computación visual en NVidia
• Grupo de Computación Visual de la Universidad de Harvard
• Grupo de Computación Visual de la Universidad Brown
• Grupo de Computación Visual de la Universidad de Rochester
• Centro de Computación Visual en KAUST
• Investigación aplicada en computación visual (Fraunhofer IGD)
• Instituto de Computación Visual (Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sankt Augustin)
• VRVis Centro de investigación de realidad virtual y visualización (Viena, Austria)
• Grupo de Computación Visual @ HTW Berlín (Alemania)
• Computación visual en la Universidad de Coburgo (Alemania)