1. Ciencias de la computación: el núcleo de la visión artificial es el uso de algoritmos y tecnologías informáticas para procesar y analizar datos de imágenes o videos. Por tanto, la informática proporciona muchos conocimientos y tecnologías básicos, como el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático, etc.
2. Matemáticas: Las matemáticas desempeñan un papel importante en la visión artificial, incluido el álgebra lineal, la teoría de la probabilidad y la estadística. Estos conceptos matemáticos se aplican a la transformación de imágenes, extracción de características, clasificación y regresión.
3. Ingeniería Electrónica: La ingeniería electrónica proporciona conocimientos sobre sensores de imagen, cámaras, dispositivos ópticos y procesamiento de señales. Estos componentes de hardware son importantes para adquirir y procesar datos de imágenes.
4. Procesamiento de imágenes: La profesión de procesamiento de imágenes abarca todos los procesos desde la obtención de las imágenes hasta la presentación final de las mismas. Incluye preprocesamiento, filtrado, mejora, segmentación y compresión.
5. Inteligencia artificial y reconocimiento de patrones: La inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones proporcionan herramientas y métodos potentes para la visión artificial. Se utilizan tecnologías como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales para entrenar y optimizar algoritmos de visión artificial.
6. Ingeniería de control: La visión artificial se utiliza ampliamente en los campos de la automatización y la robótica. Control Engineering proporciona conocimientos relevantes integrados con la visión artificial, como el seguimiento de objetivos y el control de movimiento.
7. Ingeniería óptica: La ingeniería óptica implica el conocimiento de los principios ópticos, los instrumentos ópticos y el diseño de sistemas ópticos. Esto es muy importante para comprender los principios de adquisición y detección de imágenes y diseñar sistemas de imágenes de alta calidad.
Estas especialidades son sólo una parte del campo de la visión artificial. De hecho, existen muchos otros campos del conocimiento que se pueden aplicar a la visión artificial, como el reconocimiento de patrones, la infografía, el procesamiento de señales, etc. Por tanto, la visión artificial es un campo integral e interdisciplinario.