En un mundo en el que los datos visuales son cada vez más importantes, 🔗 clasificación de vídeo forma parte de nuestro día a día. Todos estamos acostumbrados a filtrar vídeos en Instagram, en Youtube para seleccionar solo los que nos interesan. Por todo ello, también estamos sujetos a las clasificaciones que hacen los algoritmos, sin ser necesariamente conscientes de ello. Esto es posible gracias a complejos algoritmos que permiten a las máquinas "ver" y "entender" secuencias de vídeo. La clasificación de vídeos es, por tanto, una tecnología en sí misma: ya no se limita al simple reconocimiento de imágenes estáticas, sino que analiza el movimiento, el contexto y el comportamiento a lo largo del tiempo.

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Además, las clasificaciones de vídeo se basan en la anotación cuidadosa de datos visuales y modelos de aprendizaje profundo, cuyo objetivo es descomponer e interpretar flujos visuales complejos. En la encrucijada de la visión por ordenador y el 🔗 aprendizaje automáticolas técnicas de clasificación de vídeo están abriendo el camino a una amplia gama de aplicaciones, desde la seguridad y la vigilancia hasta la medicina, pasando por las industrias del entretenimiento y el transporte.

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💡 Descubre en este artículo cómo la clasificación de vídeos y la anotación de datos pueden ayudarte a preparar conjuntos de datos para entrenar y optimizar tus modelos de inteligencia artificial más complejos.

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¿Qué es la clasificación de vídeos y por qué es importante en el mundo de la IA?

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La clasificación de vídeo es el proceso mediante el cual los sistemas de inteligencia artificial analizan y categorizan secuencias de vídeo basándose en características específicas, como acciones, objetos presentes o contextos de la escena. Como se describe 🔗 el estado del arte de la clasificación automática de secuencias de vídeo publicado en ResearchGateesta disciplina abarca enfoques sofisticados para identificar acciones, objetos y escenas con una precisión cada vez mayor.

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A diferencia de 🔗 clasificación de imágenesque examina imágenes aisladas, la clasificación de vídeos requiere comprender los cambios dinámicos a lo largo del tiempo. Esto implica identificar patrones de movimiento, analizar secuencias de acciones y tener en cuenta la continuidad temporal entre imágenes, lo que hace que el proceso sea más complejo y requiera modelos avanzados de Deep Learning, como 🔗 redes neuronales redes neuronales recurrentes y convolucionales.

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La clasificación de vídeos es esencial para la IA, ya que permite a las máquinas comprender el mundo en todas sus dimensiones dinámicas. Al asociar imágenes en su contexto temporal, la IA es capaz de detectar comportamientos, interpretar gestos y detectar anomalías, lo que abre un amplio abanico de aplicaciones.

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Por ejemplo, en vigilancia, permite detectar actividades sospechosas en tiempo real; en el sector sanitario, ayuda a analizar vídeos médicos para detectar movimientos anormales. Además, con el auge del vídeo en línea, la clasificación de vídeos se ha convertido en una herramienta indispensable para organizar, recomendar y hacer accesibles los contenidos en función de los intereses de los usuarios.

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¿Cómo se anotan los datos para la clasificación de vídeos?

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La anotación de datos para la clasificación de vídeos es un proceso complejo que consiste en asignar etiquetas específicas a secuencias de vídeo para ayudar a los modelos de IA a reconocer y clasificar acciones, objetos o acontecimientos.

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Hay varias etapas clave en este proceso:

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1. Definición de categorías de etiquetas: Antes de empezar, es esencial determinar las categorías de anotación pertinentes según el propósito de la clasificación. Estas categorías pueden incluir acciones (como "correr", "saltar"), objetos (como "vehículo", "persona") o escenas (como "parque", "interior de oficina").
2. Dividir el vídeo en segmentos: Para anotar acciones y objetos con precisión, los vídeos suelen dividirse en segmentos de algunos segundos. Cada segmento representa una secuencia específica en el tiempo, lo que permite analizar la evolución de acciones u objetos. Esto es especialmente útil cuando las acciones o los comportamientos cambian a lo largo del vídeo.
3. Aplicación de etiquetas temporales: a diferencia de las imágenes fijas, los vídeos requieren anotaciones temporales, es decir, etiquetas aplicadas a periodos de tiempo concretos. Por ejemplo, si una persona salta entre el décimo y el decimoquinto segundo de un vídeo, la anotación debe indicar ese momento preciso para que el modelo de IA pueda reconocer la acción.
4. Anotación de objetos e interacciones: En algunos casos, la anotación puede incluir el seguimiento de objetos a través de fotogramas (o imágenes) sucesivos para identificar acciones e interacciones específicas. Este tipo de anotación a menudo implica dibujar 🔗 "cuadros delimitadores" alrededor de los objetos de interés, o 🔗 "puntos clave" para analizar movimientos detallados, como los de las extremidades en acciones deportivas.
5. Uso de herramientas y software especializados: Varias plataformas y herramientas de anotación (como V7, Labelbox u otras herramientas de código abierto) facilitan este proceso al permitir a los 🔗 anotadores añadir etiquetas, recortar vídeos y rastrear objetos en secuencias. Estas herramientas también permiten gestionar grandes cantidades de conjuntos de datos, algo esencial para entrenar modelos de IA eficaces. Algunas secciones de la interfaz de usuario, como la 🔗 Vertex AI de Google Cloud, ayudan a organizar y gestionar las anotaciones de datos proporcionando páginas importantes como conjuntos de datos y opciones de entrenamiento de modelos.
6. Control de calidad y coherencia: la anotación de vídeos es sensible a los errores, ya que requiere una interpretación detallada de las acciones y los objetos a lo largo del tiempo. Para garantizar una calidad uniforme, las anotaciones son revisadas periódicamente por expertos o mediante mecanismos automatizados de control de calidad.

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💡 Gracias a este riguroso proceso, las anotaciones proporcionan datos estructurados que permiten a los modelos de IA aprender las características distintivas de los vídeos, mejorando la precisión y relevancia de la clasificación.

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¿Cómo analizar y estructurar los contenidos de vídeo para una clasificación óptima?

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🔗 El análisis y la estructuración de los contenidos de vídeo para una clasificación óptima se basa en varios pasos esenciales, que transforman los flujos de vídeo en bruto en datos organizados listos para ser utilizados por modelos de IA. Estos son los principales pasos de este proceso:

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1. Extracción de fotogramas clave‍

En lugar de analizar cada fotograma de un vídeo, lo que sería costoso en términos de recursos, extraemos"fotogramas clave" que representan los momentos más significativos de la secuencia. Estos fotogramas se seleccionan en función de los cambios de acción o movimiento, lo que reduce el volumen de datos que hay que procesar conservando la esencia del vídeo. Esto requiere una gran cantidad de 🔗 Curación de datos de antemano.

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2. Segmentar el vídeo en secuencias‍.

La segmentación consiste en dividir el vídeo en subsecuencias correspondientes a distintas acciones o momentos importantes. Por ejemplo, en un vídeo deportivo, se puede segmentar el juego, los descansos y las secuencias a cámara lenta. Este paso ayuda a aislar acciones específicas y a estructurar mejor los datos para la clasificación.

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3. Anotación de acciones, objetos y contextos‍.

Una vez identificados los fotogramas y secuencias clave, cada elemento se anota según categorías predefinidas, como acciones (caminar, saltar), objetos (vehículo, persona) y contexto (interior, exterior). Estas anotaciones enriquecen el contenido del vídeo añadiendo "metadatos" que sirven de puntos de referencia para los modelos de IA.

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4. Utilización de técnicas de pretratamiento‍.

El preprocesamiento de contenidos de vídeo incluye pasos como el cambio de tamaño de los fotogramas, la optimización de los colores o el ajuste del brillo, que mejoran la calidad visual. Estos ajustes ayudan al modelo de IA a centrarse en los aspectos importantes de la imagen sin distraerse con variaciones innecesarias.

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5. Extracción de características (features)‍

La extracción de características consiste en aislar información específica, como contornos, texturas o puntos de interés en los fotogramas, para crear vectores de características. Estos vectores resumen la información esencial de cada fotograma y los algoritmos los utilizan para identificar patrones y diferencias entre acciones.

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6. Codificación horaria‍

Para captar el movimiento y la dinámica de un vídeo, la codificación temporal es esencial. Permite representar las relaciones temporales entre fotogramas, como la transición de un movimiento a otro. Para ello se suelen utilizar arquitecturas de redes neuronales recurrentes (RNN) o Transformer, que procesan la información en secuencia y mejoran la capacidad del modelo para comprender el flujo de acciones a lo largo del tiempo.

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7. Agrupación en categorías de interés

‍Unavez extraídas y codificadas temporalmente las características, las secuencias se agrupan en categorías de interés definidas por el modelo de aprendizaje. Por ejemplo, acciones similares, como caminar y correr, pueden agruparse en una categoría más amplia de acciones de movimiento.

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Estructurar el contenido de vídeo de este modo permite a los modelos de IA captar los matices y la continuidad de las secuencias, mejorando su capacidad para clasificar los vídeos con precisión. Este enfoque transforma una serie de fotogramas en un conjunto estructurado de datos, lo que facilita el entrenamiento de modelos capaces de comprender e interpretar vídeos en diversos contextos.

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¿Qué categorías de acciones, objetos o escenas deben utilizarse para una clasificación de vídeos precisa y eficaz?

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Para una clasificación de vídeos precisa y eficaz, es esencial definir categorías de acciones, objetos y escenas que correspondan a los objetivos específicos de la aplicación y que sean lo suficientemente distintas como para que los modelos de IA puedan diferenciarlas. Estas categorías se definen a menudo en la fase de preparación de los datos/conjuntos de datos: ¡son simplemente las etiquetas (o metadatos) que se quieren asignar a un vídeo!

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He aquí algunos ejemplos de categorías de uso frecuente:

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1. Compartir categorías

Las acciones son los movimientos o comportamientos de individuos u objetos en un vídeo. Son una categoría esencial en la clasificación de vídeos, sobre todo para aplicaciones de vigilancia, deportes o análisis del comportamiento. Ejemplos de categorías de acciones:

• Movimiento: caminar, correr, saltar, nadar
• Interacción social: saludar, dar la mano, hablar, aplaudir
• Actividades deportivas: lanzar, patear, regatear, esquiar
• Gestos específicos: señalar, levantar la mano, hacer un signo
• Expresiones faciales o estados emocionales: sonreír, fruncir el ceño, sorpresa

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💡 Estas categorías permiten al modelo reconocer comportamientos y asociarlos a contextos específicos.

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2. Categorías de objetos

Los objetos son las entidades materiales presentes en el vídeo, a menudo necesarias para identificar interacciones o contextos. Las categorías de objetos permiten a los modelos de IA comprender los elementos con los que interactúan los sujetos. Ejemplos de categorías de objetos:

• Objetos cotidianos: teléfono, libro, vaso, silla
• Vehículos: coche, bicicleta, avión, barco
• Animales: perro, gato, pájaro, caballo
• Herramientas: martillo, destornillador, pincel
• Productos deportivos: pelota, raqueta, guantes, casco

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💡 Estas categorías de objetos ayudan a los modelos a identificar interacciones o actividades basadas en objetos (por ejemplo, "jugar al tenis" detectando una raqueta y una pelota).

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3. Categorías de escenas

Las escenas proporcionan el contexto ambiental de la acción o las interacciones observadas. Detectar la escena en la que se desarrolla la acción ayuda a la IA a ajustar su interpretación del contenido del vídeo. Ejemplos de categorías de escenas:

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• Entornos interiores: hogar, oficina, tienda, gimnasio
• Entornos exteriores: parque, calle, playa, bosque
• Transporte y movilidad: estación, aeropuerto, autopista, metro
• Actos públicos: conciertos, manifestaciones, competiciones deportivas
• Escenas naturales: montaña, lago, desierto, jardín

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💡 Estas categorías de escenas son esenciales para diferenciar contextos y afinar la comprensión del modelo (por ejemplo, "correr en un parque" frente a "correr en una cinta").

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4. Categorías combinadas (o contextuales)

Algunas aplicaciones requieren categorías que combinen varias dimensiones, como acciones específicas en entornos determinados o interacciones entre objetos y personas. Ejemplos de categorías combinadas:

• Conducción en el tráfico: incluye las acciones de conducción y los objetos circundantes, como los coches.
• Educación en el aula: acciones como escribir, escuchar, levantar la mano y escenas de interior en un aula.
• Seguridad industrial: incluye acciones específicas (como soldar, utilizar una máquina) en entornos industriales y con objetos específicos (como equipos de seguridad).

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💡 Estas categorías permiten un análisis más matizado y son útiles para aplicaciones especializadas, como la seguridad, la educación o la medicina.

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Al elegir categorías precisas para acciones, objetos y escenas, el modelo de clasificación dispone de puntos de referencia claros para organizar e interpretar el contenido del vídeo. Esta estructura de categorización mejora la precisión de la clasificación y hace que los modelos sean más adecuados para casos de uso específicos.

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¿Cómo elegir las palabras clave adecuadas para estructurar y optimizar las anotaciones en la clasificación de vídeos?

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Elegir las palabras clave adecuadas para estructurar y optimizar las anotaciones en la clasificación de vídeos es esencial para garantizar que los modelos de IA puedan interpretar y clasificar los vídeos de forma precisa y contextualmente relevante. Estos son los principales criterios y pasos para seleccionar palabras clave eficaces:

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1. Comprender los objetivos de la clasificación

Antes de seleccionar las palabras clave, es importante definir claramente los objetivos de la clasificación. Por ejemplo, una aplicación de vigilancia requerirá palabras clave relacionadas con acciones sospechosas, mientras que una aplicación deportiva se centrará en movimientos específicos.

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Las palabras clave deben reflejar los comportamientos, objetos o escenas esenciales que deben detectarse para satisfacer las necesidades de la aplicación final.

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2. Elija palabras clave específicas y descriptivas

Las palabras clave deben ser lo suficientemente precisas para evitar ambigüedades. Por ejemplo, en lugar de "movimiento", una palabra clave como "correr" o "saltar" sería más informativa.

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Evite palabras genéricas que puedan dar lugar a errores de clasificación. Utilizar términos precisos para cada categoría de acción u objeto mejora la coherencia de las anotaciones y orienta mejor el modelo.

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3. Considerar categorías de acciones, objetos y escenas

Utilice palabras clave adaptadas a las distintas categorías necesarias, como acciones (por ejemplo, "caminar", "hablar"), objetos (por ejemplo, "vehículo", "teléfono") y escenas (por ejemplo, "exterior", "pabellón deportivo").

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Esto permite organizar las anotaciones en función de las necesidades de la clasificación de vídeos y optimiza los resultados al proporcionar pistas claras para el aprendizaje de modelos.

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4. Utilizar palabras clave temporales para acciones en secuencia

Las acciones en vídeo a menudo implican secuencias temporales (inicio, progreso, final de una acción). Utilizar palabras clave que capten esta dimensión temporal, como "inicio", "transición" o "fin", es útil para que el modelo comprenda la continuidad de las acciones en una secuencia.

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Por ejemplo, palabras clave como "empezar a correr" o "dejar de correr" pueden ayudar a estructurar la anotación de forma más matizada.

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5. Utilizar palabras clave adaptadas al contexto cultural y de aplicación

Algunas palabras clave pueden tener significados diferentes en función del contexto cultural o de la aplicación. Es importante elegir términos que correspondan a la interpretación esperada en el contexto específico de la aplicación.

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Por ejemplo, en un contexto médico, palabras clave como "tomar el pulso" o "auscultar" son precisas y adecuadas, mientras que otras más genéricas serían insuficientes.

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6. Búsqueda de palabras clave normalizadas o reconocidas en el ámbito

Utilizar términos normalizados siempre que sea posible, por ejemplo los que se emplean habitualmente en las bibliotecas de visión por ordenador, para facilitar la anotación coherente y la comparación de resultados.

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Las convenciones establecidas en ámbitos especializados (como el deporte, la medicina o la seguridad) también facilitan que los modelos generalicen los conocimientos.

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7. Probary refinar las palabras clave en función de los resultados de la clasificación

Una vez aplicadas las anotaciones, conviene probar el rendimiento del modelo y afinar las palabras clave en función de los resultados. Pueden hacerse ajustes para eliminar ambigüedades o introducir nuevas palabras clave más representativas.

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Esto significa revisar periódicamente las anotaciones y adaptar las palabras clave en función de los errores de clasificación detectados.

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Mediante la elección de palabras clave específicas adaptadas al contexto y sometidas a prueba, se puede mejorar la estructura de las anotaciones, optimizando el rendimiento de los modelos de IA para la clasificación de vídeos. Estas palabras clave desempeñan un papel central en el entrenamiento de los modelos, ya que sirven como puntos de referencia claros para comprender y organizar eficazmente las secuencias de vídeo.

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Entrenamiento de un modelo de clasificación

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Entrenar un modelo de clasificación es un paso necesario para mejorar la precisión de la clasificación de vídeos. Este proceso se basa en dos métodos principales: el aprendizaje automático (AutoML) y el aprendizaje supervisado. AutoML permite crear modelos de clasificación sin necesidad de conocimientos profundos de Machine Learning, automatizando las etapas de selección de algoritmos y optimización de hiperparámetros. El aprendizaje supervisado, en cambio, requiere 🔗 proporcionar ejemplos etiquetados para entrenar el modelolo que implica una mayor intervención humana.

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Un conjunto de datos de calidad es esencial para un entrenamiento eficaz. Estos datos deben incluir vídeos etiquetados con categorías relevantes, como acciones específicas, objetos o escenas. La calidad de los datos es primordial, ya que influye directamente en el rendimiento del modelo. Un conjunto de datos bien anotado permite al modelo aprender las características distintivas de los vídeos y mejorar la precisión de la clasificación.

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La elección de los parámetros de entrenamiento también es importante. Esto implica seleccionar el método de entrenamiento adecuado, distribuir los datos uniformemente entre el entrenamiento y la validación, y ajustar los hiperparámetros para optimizar el rendimiento del modelo. Por ejemplo, el tamaño del lote, la tasa de aprendizaje y el número de épocas son hiperparámetros que pueden ajustarse para mejorar el entrenamiento.

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En resumen, el entrenamiento de un modelo de clasificación de vídeos requiere una combinación de datos de alta calidad, métodos de entrenamiento adecuados y ajustes precisos de los hiperparámetros. Este proceso permite desarrollar modelos capaces de clasificar vídeos con un alto grado de precisión, allanando el camino para aplicaciones variadas e innovadoras.

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Aplicaciones de la clasificación

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La clasificación de vídeos ofrece multitud de aplicaciones en diversos campos, transformando la forma en que interactuamos con los contenidos de vídeo. He aquí algunas de las aplicaciones más comunes e impactantes:

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• Recomendación de contenidos: gracias a la clasificación de vídeos, las plataformas pueden recomendar contenidos relevantes a los usuarios en función de sus preferencias y su historial de visionado. Por ejemplo, a un usuario que vea con frecuencia vídeos de cocina se le ofrecerán recetas o programas de cocina similares.
• Búsqueda de vídeos: La clasificación mejora significativamente la búsqueda de vídeos al permitir filtrar los resultados según criterios específicos, como la categoría, el género o la calidad. Esto facilita la búsqueda de contenidos relevantes y reduce el tiempo dedicado a buscar vídeos.
• Moderación de contenidos: la clasificación de vídeos desempeña un papel crucial en la moderación de contenidos al detectar y eliminar vídeos inapropiados u ofensivos. Los algoritmos pueden identificar contenidos violentos, odiosos o explícitos, garantizando un entorno en línea más seguro para los usuarios.
• Publicidad dirigida: al conocer los intereses de los usuarios a través de la clasificación de los vídeos, los anunciantes pueden dirigir sus anuncios con mayor eficacia. Por ejemplo, alguien que vea vídeos de fitness podría recibir anuncios de equipamiento deportivo o de inscripciones en gimnasios.
• Creación de colecciones: La clasificación permite crear colecciones de vídeos basadas en criterios específicos, como la categoría o el género. Esto resulta especialmente útil para las plataformas de streaming que desean organizar sus contenidos temáticamente, facilitando la navegación a los espectadores.

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Conclusión

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En resumen, la clasificación de vídeos es una poderosa herramienta para mejorar la calidad y relevancia de los contenidos de vídeo. No sólo puede optimizar la experiencia del usuario, sino que también puede satisfacer necesidades específicas en diversos ámbitos, desde la recomendación de contenidos hasta la moderación y la publicidad dirigida. Gracias a estas aplicaciones, la clasificación de vídeos sigue transformando nuestra forma de interactuar con los contenidos digitales.

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Como tecnología de inteligencia artificial, la clasificación de vídeos abre grandes posibilidades de análisis, organización e interpretación de secuencias de vídeo complejas. Utilizando métodos avanzados de anotación y estructurando estratégicamente los datos, es posible transformar secuencias de vídeo en información aprovechable para diversos tipos de proyectos.

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La rigurosa elección de palabras clave, categorías y etiquetas permite a los modelos de IA detectar con precisión acciones, objetos y escenas, e interpretar las relaciones temporales inherentes a los vídeos. Esta capacidad de "ver" y comprender el mundo en movimiento proporciona a los modelos de IA aplicaciones prácticas en diversos campos, desde la vigilancia a la medicina.