Tutorial para el reconocimiento de objetos basado en características empleando herramientas Phyton

El reconocimiento de objetos es algo innato en el ser humano. Cuando las personas miramos una fotografía, somos capaces de detectar sin esfuerzo elementos como animales, señales, objetos de interés, etc. En el campo de la visión por computador este proceso se lleva a cabo mediante herramientas de Inteligencia Artificial, con el fin de obtener información sobre el contenido de una imagen. Esta tarea, aunque ampliamente investigada, a un sigue siendo un campo de estudio activo debido a los grandes retos que conlleva: la detección de objetos en distintas condiciones luminosas, con posibles oclusiones, distintos tamaños y perspectivas, etc. Este artículo describe las tareas a completar en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de objetos exitoso, y proporciona al lector una serie de directrices prácticas sobre como realizarlas. El trabajo viene acompañado de una serie de scripts Python para experimentar con las diferentes técnicas descritas, pretendiendo servir de apoyo en tareas docentes o de iniciación a cualquier entusiasta en la materia. Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Este trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto WISER (DPI2017-84827-R), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación contando con fondos del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).