{"id":6288,"date":"2022-06-07T16:29:44","date_gmt":"2022-06-07T16:29:44","guid":{"rendered":"https:\/\/transferencia.tec.mx\/?p=6288"},"modified":"2023-09-10T02:40:39","modified_gmt":"2023-09-10T02:40:39","slug":"como-una-computadora-es-capaz-de-reconocer-las-acciones-humanas-de-forma-autonoma","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/como-una-computadora-es-capaz-de-reconocer-las-acciones-humanas-de-forma-autonoma\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo una computadora es capaz de reconocer las acciones humanas de forma aut\u00f3noma?"},"content":{"rendered":"

Por\u00a0Fernando Camarena<\/strong>,\u00a0Ricardo Cuevas<\/strong>,\u00a0Miguel Gonz\u00e1lez <\/a><\/strong>y Leonardo Chang<\/strong><\/a><\/p>\n

En alg\u00fan punto de nuestra vida hemos tenido el sue\u00f1o, \u00bfO temor?, de que aquello que llam\u00e1bamos ficci\u00f3n se convierta en una realidad. \u00bfSer\u00e1 la intersecci\u00f3n entre la visi\u00f3n por computadora (CV) y la inteligencia artificial (AI) la clave para este camino?<\/p>\n

Muy probablemente, sin darnos cuenta, ya hemos sido beneficiados por estas tecnolog\u00edas. Al tomar nuestro tel\u00e9fono celular, tenemos aplicaciones de CV y AI que van desde un sistema biom\u00e9trico de reconocimiento facial hasta la modificaci\u00f3n de im\u00e1genes digitales mediante filtros fotogr\u00e1ficos, utilizados ampliamente en redes sociales.<\/p>\n

Sin embargo, el impacto y l\u00edmite de aplicaci\u00f3n est\u00e1 lejos de ser alcanzado. A trav\u00e9s de sus programas de posgrado, el Tecnol\u00f3gico de Monterrey impulsa la sinergia entre estudiantes y\u00a0 profesores investigadores para el desarrollo de aplicaciones con potencial transformador. Dentro de la l\u00ednea de investigaci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning), encontramos diferentes proyectos, incluyendo la videovigilancia inteligente, mismos que se aplican tanto a nivel te\u00f3rico como pr\u00e1ctico.<\/p>\n

La videovigilancia inteligente tiene el objetivo de otorgar \u201ccapacidades\u201d a las videoc\u00e1maras, incluyendo la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, peleas, armas o accidentes. Para lograrlo, se necesita ense\u00f1arle a una computadora a ver y entender su entorno visual. Pero, \u00bfC\u00f3mo podemos hacer esto? En este art\u00edculo hablaremos del proceso de c\u00f3mo un ordenador reconoce la acci\u00f3n humana en videos.<\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/p>\n

El primer paso es entender qu\u00e9 es una acci\u00f3n; imaginemos que saludamos a una persona. Probablemente, la imagen mental creada involucra el caracter\u00edstico movimiento de la mano y es que de forma inconsciente solemos asociar un mensaje a una secuencia de gestos. Es precisamente a esta secuencia codificada a lo que llamaremos \u00abAcci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n

Ahora que ya entendemos qu\u00e9 queremos reconocer, nos enfocaremos en explicar de forma breve c\u00f3mo se forma una imagen digital. Una c\u00e1mara est\u00e1 equipada con diversos sensores sensibles a la luz visible. Cada uno de estos sensores tiene m\u00faltiples \u00abp\u00edxeles\u00bb acomodados en una ret\u00edcula. Cada uno de los p\u00edxeles produce una carga el\u00e9ctrica proporcional a la cantidad de luz que recibe, carga que estar\u00e1 en un rango de 0 a 255. En otras palabras, una imagen digital es una matriz que contiene valores entre 0 y 255, como se muestra en la figura 1.<\/p>\n

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Figura 1: formaci\u00f3n de una imagen digital<\/figcaption><\/figure>\n

Un video es tan solo una secuencia de im\u00e1genes que puede ser usada para reconocer una acci\u00f3n. El m\u00e9todo propuesto por nuestro grupo de investigaci\u00f3n en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey contempla 3 pasos:<\/p>\n

    \n
  • Caracterizaci\u00f3n del video<\/li>\n
  • Entrenar un modelo de inteligencia artificial<\/li>\n
  • Inferencia del modelo de inteligencia artificial<\/li>\n<\/ul>\n

    Caracterizaci\u00f3n del video<\/strong><\/h2>\n

    Dos personas que no hablan el mismo idioma necesitan de un artefacto traductor que les permita entenderse. Esto mismo ocurre en las computadoras, es necesario transformar los datos para que una computadora pueda entender de la mejor manera el concepto de acci\u00f3n.<\/p>\n

    A esto paso lo llamaremos \u00abcaracterizaci\u00f3n del video\u00bb y lo dividiremos en tres sub-pasos: muestreo, seguimiento y observaci\u00f3n. El muestreo consiste en saber qu\u00e9 partes de la imagen vamos a analizar. La opci\u00f3n trivial consiste en examinar toda la matriz de informaci\u00f3n, pero el c\u00f3mputo ser\u00e1 tardado e innecesario. Entonces, una mejor manera es identificando las locaciones de inter\u00e9s. En el enfoque propuesto, sugerimos que estimar la pose humana ayuda a disminuir el espacio de b\u00fasqueda, como se muestra en la figura 2.<\/p>\n

    \r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
    Figura 2: Selecci\u00f3n de la regi\u00f3n de inter\u00e9s<\/figcaption><\/figure>\n

    En este punto, tenemos las locaciones que el algoritmo usar\u00e1. Pero, un video es un conjunto de im\u00e1genes, por lo tanto, el siguiente paso consiste en saber las locaciones de inter\u00e9s a lo largo de todo el video. Esto suele hacerse mediante el uso de algoritmos de flujo \u00f3ptico, cuya idea intuitiva se encuentra expresada en la figura 3.<\/p>\n

    \r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
    Figura 3: El objetivo del algoritmo de flujo \u00f3ptico es saber la posici\u00f3n del bal\u00f3n en los siguientes frames. Si asumimos que este es equivalente a un valor de 255 y los espacios vac\u00edos con un valor de 0, entonces es f\u00e1cil encontrar el bal\u00f3n en el siguiente cuadro; tan solo hay que ver d\u00f3nde se encuentra el valor de 255.<\/figcaption><\/figure>\n

    Al aplicar el algoritmo de flujo \u00f3ptico en cada una de las im\u00e1genes, tendremos una secuencia en el tiempo de locaciones. A esta secuencia se le denominar\u00e1 \u00abtrayectoria\u00bb.\u00a0 Se tendr\u00e1 una trayectoria por cada regi\u00f3n de inter\u00e9s analizada, como se muestra en la figura 4.<\/p>\n

    \r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
    Figura 4: Formaci\u00f3n de una trayectoria<\/figcaption><\/figure>\n

    La observaci\u00f3n es el \u00faltimo sub-paso y es un proceso que consiste en responder preguntas acerca del espacio y tiempo en el que se ubica la trayectoria. Por ejemplo, \u00bfC\u00f3mo fue el movimiento de la trayectoria?, \u00bfEn qu\u00e9 regi\u00f3n sucedi\u00f3 el movimiento? Este tipo de preguntas puede ser contestada mediante histogramas aplicados tanto a la forma, como al flujo.<\/p>\n

    Entrenar un model<\/strong><\/h2>\n
    \r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
    Figura 5: pasos para entrenar un modelo de AI<\/figcaption><\/figure>\n

    En este momento, tenemos un conjunto de observaciones por video. Pero, para que una computadora pueda aprender, es necesario entrenar un modelo de inteligencia artificial (AI). Una analog\u00eda sencilla es la construcci\u00f3n de objetos usando arcilla.<\/p>\n

    La arcilla cruda representa un modelo de AI, que en un principio no tiene forma alguna. Dependiendo de lo que queramos, le daremos forma de un jarr\u00f3n, un florero o cualquier otro objeto de nuestra elecci\u00f3n. Al proceso de formar el objeto se le conoce como algoritmo de entrenamiento. Este algoritmo toma un \u00abconcepto\u00bb en forma de observaciones y con ello se construye la informaci\u00f3n requerida. En este caso, las observaciones son las trayectorias extra\u00eddas en el paso anterior.<\/p>\n

    La literatura del tema ofrece m\u00faltiples algoritmos de entrenamiento con diferentes ventajas y desventajas, pero uno de los m\u00e1s conocidos es mediante las t\u00e9cnicas de bolsa de palabras y m\u00e1quinas de soporte vectorial. Explicar la matem\u00e1tica detr\u00e1s de estas t\u00e9cnicas puede resultar un tanto complejo, pero la idea intuitiva es encontrar patrones del tipo:<\/p>\n

    \u201cLas trayectorias de la acci\u00f3n caminar ocurren en la parte inferior de la imagen. Por lo contrario, en la acci\u00f3n de saludar el movimiento ocurre en la parte superior\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

    Inferencia del modelo de AI<\/strong><\/h2>\n

    Regresando a nuestra analog\u00eda de la arcilla, una vez modelado el objeto, el siguiente paso consiste en usar dicho objeto. A esto se le conoce como inferencia de un modelo, en otras palabras, usarlo para lo que fue creado. Un ejemplo de inferencia, es utilizar estos modelos en la red de c\u00e1maras del Tecnol\u00f3gico de Monterrey para identificar posibles incidentes dentro de alg\u00fan campus.<\/p>\n

    La informaci\u00f3n descrita nos da una idea de c\u00f3mo una computadora puede detectar una acci\u00f3n. Pero, a\u00fan hay varios retos relacionados a la vasta diversidad y formas que un sujeto puede desempe\u00f1ar una acci\u00f3n y a las limitaciones de la c\u00e1mara.<\/p>\n

    \u00bfQuieres saber m\u00e1s?<\/strong><\/h2>\n

    Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre este trabajo, te invitamos a consultar los siguientes art\u00edculos de investigaci\u00f3n:<\/p>\n

    Camarena, F., Chang, L., Gonzalez-Mendoza, M., & Cuevas-Ascencio, R. J. (2022). Action recognition by key trajectories. Pattern Analysis and Applications<\/em>, 1-15.<\/p>\n

    Camarena, F., Chang, L., & Gonzalez-Mendoza, M. (2019, May). Improving the dense trajectories approach towards efficient recognition of simple human activities. In 2019 7th International workshop on biometrics and forensics (IWBF)<\/em> (pp. 1-6). IEEE.<\/p>\n

    Autores<\/strong><\/h2>\n

    Fernando Camarena<\/strong><\/p>\n

    Fernando Camarena es candidato a Doctor en Ciencias Computacionales por el Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Su Investigaci\u00f3n se centra en el aprendizaje autosupervisado para tareas relacionadas con videos.<\/p>\n

    Ricardo Cuevas<\/strong><\/p>\n

    Ricardo Cuevas es candidato a Doctor en Ciencias Computacionales\u00a0 por el Tecnol\u00f3gico de Monterrey por su investigaci\u00f3n en el \u00e1rea de la visi\u00f3n por computadora. Ricardo es ingeniero en mecatr\u00f3nica y actualmente se desempe\u00f1a como desarrollador web Full Stack.<\/p>\n

    Miguel Gonz\u00e1lez Mendoza<\/strong><\/p>\n

    Miguel Gonz\u00e1lez Mendoza es Doctor en Inteligencia Artificial del Instituto Nacional de las Ciencias Aplicadas en Toulouse, Francia y es Profesor Investigador del Departamento de Computaci\u00f3n del Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Es Investigador Nacional Nivel II.<\/p>\n

    Leonardo Chang<\/strong><\/p>\n

    Leonardo Chang es Doctor en Ciencias Computacionales por el Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica de M\u00e9xico. Fue Investigador en el Centro de Aplicaciones de Tecnolog\u00edas de Avanzada en Cuba de 2007 a 2017 y Profesor Investigador del Departamento de Computaci\u00f3n del Tecnol\u00f3gico de Monterrey de 2017 a 2022. Es Investigador Nacional Nivel I.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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