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新算法拉近机器视觉与人类视觉距离

新算法拉近机器视觉与人类视觉距离

  • 分类:技术文章
  • 作者:
  • 来源:
  • 发布时间:2012-01-31 12:30
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【概要描述】

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普渡大学的研究人员已经开发出计算机图像热图像分割算法在计算机上快速识别物体的形状,即使是轻微的失真或变形,并不会受到影响。这项技术将使机器视觉,更接近人类的视觉,可广泛用于图片搜索,医疗成像和无人机制造商。详细结果将分为两个文件在21日至6月23日,在IEEE(美国电气和电子工程师学会,研究所)计算机视觉与模式识别大会予以公布。

人类可以很容易地识别三维物体从背景中,但可以很容易地确定其部分和整个。但电脑是更复杂的:根据当前的计算机视觉识别技术,计算机信息的对象必须是早期形成的告诉,可以划分成许多段,那么该算法将一些图像和未知的图像进行比较,以确定筛查的最终目标。新算法更接近人类,是一种无监督的机器学习技术(计算机或没有任何事先的培训,宣传和学习能力的机器人,可以的情况下),估计是免费提供电脑,不能单独推进的段数。

学生在美国普渡大学机械工程教授顾西柯?玛尼说,新的算法使用两种新技术称为热图和热分布。由于热沿表面传播,并准确地显示物体的形状,这种“智能热”,该算法可以模拟沿表面的热量,从一个点移动到另一个,描述物体的形状。其工作原理是,以方便计算识别物体的形状和鉴定描述,第一个图像分成许多三角形状的网格,然后网格之间的热流。这种方法不仅可以用于跟踪实际的热量,也按照相应的热流模拟的原则。玛尼说,技术是站在巨人的肩膀上,能够产生。爱因斯坦的热扩散和坚实的法国物理学家傅立叶传热的研究提供了理论算法的贡献,是一个巨大的帮助。

实验中,研究人员使用的算法,包括手,半人马的对象模型和复杂形状的人形测试模型。结果发现,计算机可以准确地识别这些对象,即使轻微扭曲或变形,不会受到影响。此外,该算法可以被忽略的激光扫描数据是不完整或其他错误,由此产生的“噪音。” 研究人员表示,这项技术具有很大的潜力,可广泛用于图像搜索,视觉机器人导航,3D医疗成像,无人机制造,多媒体游戏,动画电影角色创造等领域。

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