Odnaleźć się w kontekście

Instytut Technologii w Massachusetts rewolucjonizuje zagadnienie komputerowego rozpoznawania obiektów. Systemy używane dzisiaj pracują na podstawie tzw. sygnatur cyfrowych – czyli rozpoznawalnych zbitek pikseli – co niestety nie zawsze daje dobre rezultaty. Myung “Jin” Choi z Instytutu zaproponowała, aby „pomóc” komputerowi za pomocą dodania rozpoznawalnej lokalizacji.

Przykładowo, jeśli komputer jest w stanie stwierdzić, że zdjęcie zostało wykonane na ulicy a nie wewnątrz mieszkania, nie pomyli ulicznego kontenera z sofą.

Choi i jej koledzy oparli swój nowy system na zestawie ponad 4000 obrazów, na podstawie których komputer zbudował swoistą hierarchię, w której np. krzesło jest dzieckiem pokoju, a bratem stołu. Stworzona w ten sposób siatka pozwala znacznie szybciej „przeczesać” sygnatury cyfrowe zebrane z obrazu i rozpoznać dany obiekt.

Jeśli powyższa technika pozwoli na stworzenie wystarczająco „gęstej” siatki kontekstowej, system opracowywany przez Choi może w przyszłości być używany do sterowania robotami. Niestety, tak jak większość systemów rozpoznawania obiektów, jest on jeszcze omylny. Np. jak nauczyć robota, żeby przyniósł do stołu sól, a nie mąkę, kiedy oba przedmioty są łudząco podobne i oba występują w kontekście kuchni?

Czyli w oczekiwaniu na rozwój technologii pozostaje wyłączyć robotowi algorytmy rozpoznawania obiektów i wykorzystać do prac mechanicznych. A w formie bonusu mała demonstracja, jak to zrobić:

Komentarze (0)

Pokaz/Ukryj Komentarze

Twoje Imie

Twój Email

Twój Website

Twój Komentarz

smaller | bigger

Subscribe via email (Registered users only)

Dodaj Komentarz