1. Recopilación y preprocesamiento de datos :
- Reúna un gran conjunto de datos de imágenes de escenas callejeras desde diversas ubicaciones y perspectivas.
- Preprocesar las imágenes para garantizar un tamaño, espacio de color y reducción de ruido consistentes.
2. Extracción de funciones :
- Extraer características visuales de las imágenes utilizando modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales (CNN).
- Estas características capturan señales visuales importantes como bordes, formas, texturas y colores.
3. Segmentación de escenas :
- Dividir las escenas callejeras en segmentos o regiones según similitudes visuales.
- Esto se puede lograr utilizando algoritmos de segmentación de imágenes, como métodos basados en gráficos o de crecimiento de regiones.
4. Comprensión de la escena :
- Identificar elementos clave en las escenas de la calle, como edificios, carreteras, vehículos, árboles y peatones.
- Utilice modelos de detección y reconocimiento de objetos para localizar estos objetos dentro de la escena.
5. Relaciones espaciales :
- Modelar las relaciones espaciales entre diferentes elementos de la escena.
- Esto se puede hacer mediante transformaciones geométricas, como proyecciones en perspectiva y homografías.
6. Contextualización de la escena :
- Aprovechar el contexto de la escena para comprender el diseño y la estructura generales de la escena de la calle.
- Analizar las interacciones y posiciones relativas de diferentes objetos para inferir el contexto de la escena.
7. Clasificación de escenas :
- Categorizar escenas callejeras en diferentes clases semánticas, como residencial, comercial, urbana, rural, etc.
- Emplear algoritmos de aprendizaje automático como Support Vector Machines (SVM) o Random Forests para la clasificación.
8. Generación de escena :
- Utilice modelos generativos, como Generative Adversarial Networks (GAN), para sintetizar nuevas imágenes de escenas callejeras basadas en representaciones aprendidas.
- Esto ayuda a comprender cómo el cerebro genera e interpreta escenas.
9. Finalización de la escena :
- Dadas imágenes parciales de escenas de la calle, complete las regiones que faltan para completar la escena.
- Se pueden utilizar algoritmos de pintura para reconstruir las partes faltantes preservando al mismo tiempo la coherencia visual general.
10. Navegación por escena :
- Desarrollar algoritmos que imiten cómo los humanos navegan por escenas callejeras.
- Esto puede implicar tareas como planificación de caminos, evitación de obstáculos y toma de decisiones basadas en señales visuales.
11. Memorización y recuerdo de escenas :
- Simule cómo los humanos recuerdan y recuerdan escenas callejeras entrenando modelos para almacenar y recuperar representaciones visuales de escenas.
- Se pueden emplear técnicas como codificadores automáticos y redes de memoria.
12. Arquitecturas de redes neuronales :
- Diseñar arquitecturas de redes neuronales especializadas que imiten la estructura jerárquica y la conectividad de la corteza visual del cerebro.
- Explore enfoques bioinspirados como capas convolucionales, agrupaciones y conexiones recurrentes.
Al combinar estas técnicas, la visión por computadora y el aprendizaje automático pueden ayudarnos a comprender cómo el cerebro procesa e interpreta las escenas callejeras. Esta investigación contribuye a los campos de la inteligencia artificial, la ciencia cognitiva y la navegación autónoma.
