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机器视觉走出数据库何时媲美人类?


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海外科学技术网站Venturebeat宣布,人工智能在过去一年中取得了强劲的发展,将为人们带来更多的利益。 将来,机器视觉不是人工智能的下一个前沿领域。 随着这种技术的发展,明年将不再经常出现新的人工智能驱动的设备。

机器为什么必须视觉化呢? 视觉是主要的感觉。 机器必须在视觉范畴内仔细观察和表现,才能解读人类,得到他们需要的反对江苏体彩网。

明确的形式可以是有助于盲人观察和解读周围世界的小照相机,也可以是需要正确区分流浪猫、移动的树枝和小偷的家庭监视系统。 尽管所有的电子设备在人们的日常生活中都越来越重要,我们还是找到了更多的设备,因为没有足够的视觉功能而结束了。 比如无人机在空中再次相撞,机器人吸尘器吸取不可吸的东西。 机器视觉是人工智能发展缓慢的分支,目的是表明机器堪比人类的视觉。

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随着研究者应用于专业的神经网络,帮助机器认识和解读现实世界的图像,机器的视觉在这几年发生了很大的变化。 现在的计算机从识别网络上的猫到用很多照片识别特定的脸,视觉识别需要做各种各样的事情。 但是,这样的技术还有很长的路要走。

现在机器视觉进入数据中心,应用于从无人机自动驾驶到食品整理的各种用途。 基本的图像分类已经非常简单,但如果从简单的场景中提取重要的意义和信息,机器就会面临一系列新的问题。 视错觉问题是机器视觉还有很长的路要走的好比较。 例如,当人看到面对面的两张脸的轮廓图像时,他们看到的是某种程度上的抽象化形式。

他们的大脑需要识别图像的多个部分,看两张脸,看花瓶,而不会进一步扩大理解。 但是对机器来说,这样的图像非常难以解读。 基本的分类器分辨不出两张脸和花瓶,看不到短柄斧、吊钩、避弹衣、吉他等物体。

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这个系统不能确认那些物体在那个图像中,说明了这样的图像的识别对机器来说非常困难。 另外,就像简单的图像一样,现实世界也非常杂乱。 中长时间航行需要构建而不是光研究开发算法的分析数据,必须正确理解现实场景,适当行动。

机器人和无人机面临着许多这样的障碍,解决这些挑战对参加人工智能革命的人来说是重要的。 随着神经网络、专业机器视觉硬件等技术的不断普及,机器视觉和人类视觉之间的差距变慢了。。

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