Un algoritmo para saber qué interesará al espectador de una fotografía

El sistema desarrollado por un grupo de científicos españoles de la Universidad de Santiago de Compostela predice los puntos fuertes de las imágenes que más atraen la atención de las personas

Un algoritmo para saber qué interesará al espectador de una fotografía captura web Citius

abc

24/08/2015
Actualizado a las 14:50h.

Un grupo de investigadores del Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías da Información de la Universidad de Santiago de Compostela (CiTIUS), ha desarrollado un algoritmo para anticipar las zonas de una imagen hacia las que dirigirá su mirada un espectador y, de esta forma, reducir su exceso de información y lo quiere aplicar a la robótica, ha informado la agencia especializada en ciencia Sinc.

En concreto, el denominado modelo de atención visual Adaptive Whitening Saliency (AWS) es un algoritmo desarrollado por este grupo de científicos españoles para responder al problema del exceso de información en el ámbito de la robótica. Este sistema permite predecir los puntos fuertes de las imágenes que más atraen la atención de un espectador. Algo que, por ejemplo, podría ser útil para aumentar la efectividad de los anuncios publicitarios.

El modelo AWS es una herramienta que no sólo permite filtrar el ruido para su implementación en distintas áreas de la robótica móvil, sino que sirve también de referencia para detectar las partes más significativas de una determinada imagen, incluso si esta se encuentra en movimiento, según han informado en un vídeo explicativo este centro de investigación español.

La representación visual de este resultado se llama «mapa de saliencia» y muestra las zonas más atractivas para el espectador, según han confirmado distintos estudios experimentales realizados con humanos.

El citado modelo tiene en cuenta que un simple golpe de vista le basta al ser humano para separar lo esencial de lo superfluo en la escena que le rodea, interpretando así los elementos situados en el entorno según su grado de relevancia. Se trata de una capacidad que usamos constantemente , y entre cuyos numerosas aplicaciones cotidianas figura, por ejemplo, la conducción de un automóvil.

«Atención visual»

La citada capacidad ha permitido que sólo los puntos fuertes de las imágenes que llegan a nuestros ojos sean determinantes en el proceso de la visión humana, ya que no tenemos capacidad de interpretar todos los datos que se presentan a nuestro alrededor. Es decir, nuestro sistema visual es el encargado de filtrar , a gran velocidad, la información capturada, prescindiendo de aquella que resulte irrelevante con el objetivo de hacer viable su posterior interpretación en el cerebro.

Esta cualidad humana de eliminar datos innecesarios o redundantes del entorno se conoce como «atención visual» . Un proceso aparentemente sencillo y transparente para el individuo que constituye, sin embargo, el resultado de un conjunto de mecanismos evolutivos extremadamente complejos a nivel óptico y neuronal.

Enseñarle a un robot a reproducir cada uno de estos pasos para lograr que aprenda a identificar las partes más relevantes de su entorno requiere igualmente de numerosas e intrincadas técnicas (algunas de ellas inspiradas en modelos humanos), que una vez incorporadas permiten resolver uno de los problemas más frecuentes en el ámbito de la inteligencia artificial: la presencia de ruido (o exceso de información).

El modelo AWS permite filtrar ese ruido y detectar las partes más relevantes de las imágenes, informan desde Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías da Información de la Universidad de Santiago de Compostela (CiTIUS). El trabajo que ha dado lugar a este algoritmo, desarrollado en el marco del Programa de Visión Artificial del centro, fue calificado en 2013 como «el mejor del mundo» en un estudio realizado por la University of Southern California.