No solo en un teléfono inteligente, sino que, dependiendo de cómo defina ‘objetos’, hay varias formas de lograrlo con distintos grados de resolución, velocidad y precisión. Whatisthis de Reddit es un modelo de fuentes múltiples, aunque sospecho que la intención de su pregunta es obtener información sobre sistemas automatizados.
Necesita un entorno potente del lado del servidor. Su teléfono necesita una aplicación cliente que maneje la interfaz de usuario y el movimiento de datos entre el teléfono y el servidor.
Si bien es una simplificación general, configure el servidor: Utilizando el aprendizaje automático para crear clasificadores que identifiquen con precisión las representaciones digitales de los objetos. Luego, cree la aplicación del servidor que recibe las imágenes de la aplicación cliente, convierte la imagen en una representación digital, compara la representación con los clasificadores que creó y luego envía los resultados a la aplicación del teléfono.
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Ahora, volviendo a la definición de ‘objeto’. Cuando se define como un carácter de texto, código de barras u otro conjunto de patrones delimitado de manera similar, hay disponible una increíble variedad de tecnología. Las tecnologías para definiciones de objetos más sofisticadas, como el reconocimiento facial humano, también se están volviendo muy efectivas.
La mayoría de la tecnología actual necesita capacitación para reconocer los objetos que ha definido. El número y la calidad de los corpus de capacitación está creciendo a un ritmo exponencial. Este crecimiento contribuye a un rápido aumento en el número y tipo, así como la precisión, de los objetos que se pueden identificar. Dicho esto, muchos tipos de clases de objetos todavía sufren de bajas tasas de precisión.
Entonces, si tiene acceso a un corpus de plantas autóctonas y la aplicación envía etiquetas de metadatos, como ‘planta’, con la imagen, se podría desarrollar una herramienta de identificación de plantas (si alguien aún no lo ha hecho).
