智能物体识别系统曝光:准确率最高达100%

2014-05-29 admin1 104

  据美国科技博客网站SlashGear报道,美国杨百翰大学工程师开发出了一套名为“ECO features”的新算法,显著提升了物体识别的准确率,在某些情况的识别准确率甚至达到100%。

  无需人工培训,计算机也能准确识别物体,这种原本很虚幻的想法现在有了实现的可能。目前,研究人员已经知道如何教会人工智能凭直觉识别面部、某些物体和更多东西的重要特征,以及它们之间的不同。由美国杨百翰大学工程师李大捷(Dah-Jye Lee,音译)开发的新算法,让计算机掌握了如何自我识别的技能,从而避免了人为干预:不是由操作人员来识别不同物体(如一个人和一棵树)之间的个体差异,而是赋予计算机一套工具,让它自己识别物体之间的不同,然后在不断实践中提高“技能”。

  李大捷表示,从理论上讲,这一过程与老师教孩子学习类似。在这项研究中,李大捷使用一台加载了各种图像样本集(他挑选了面部、飞机、汽车和摩托车等样本)的计算机,以及上面提到的新算法(称为“ECO features”),然后让计算机自己找到识别物体的重要元素。

  例如,计算机可能会发现飞机机身和机翼之间的独特角度,然后借此识别飞机与汽车之间的区别。李大捷的研究团队发现,新算法在对四组数据集的识别中,每一组的准确率都达到了100%。

  另外,虽然识别一个种类中的不同物体难度更大,但ECO features算法依旧能够保持更高的准确率。李大捷的算法在对四种鱼类进行识别时,准确率也达到了99.4%。相比之下,同类物体识别系统在判断上述四种鱼类差异时的准确率最多只能达到98%。因此,在同类物体的识别中,ECO features再次胜出。

  李大捷的团队认为,ECO features在无人或人力密集型的场合下大有用途,如追踪某个栖息地的入侵物种,锁定生产线某些产品的瑕疵。此外,这种算法在物联网也有巨大的应用潜力,在这种环境下,可以让系统监控进出建筑物的个别人、追踪用户在冰箱里留下的食物,甚至是帮助车辆在智能城市里行驶等等。

电话咨询
邮件咨询
在线地图
QQ客服