Oclusión (Occlusion)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la circunstancia en la que ciertos objetos, datos o elementos dentro de una imagen, conjunto de datos o entorno no son visibles o están parcialmente cubiertos.

Este fenómeno presenta un desafío significativo en tareas relacionadas con la visión por computadora, como el reconocimiento de formas, detección de rostros u objetos, ya que el modelo debe inferir correctamente la percepción global basándose en la información incompleta o distorsionada.

Los algoritmos de machine learning y redes neuronales convolucionales suelen ser entrenados para manejar la oclusión utilizando técnicas como el aumento de datos (data augmentation) o modelos preentrenados para incrementar su capacidad de generalización.

La habilidad de un sistema para gestionar eficazmente este obstáculo es crucial para aplicaciones sensibles, como la conducción autónoma, donde la detección precisa bajo condiciones de visibilidad parcial resulta vital.