機器視覺是人工智能的下一個前沿？
作者 : admin發(fā)布時間 : 2018-11-29 瀏覽 : 163 次
國外科技網站 Venturebeat 發(fā)布文章稱，人工智能在曩昔一年里有著強勁的開展，給人們帶來越來越多的益處。而未來， 機器視覺 將會是人工智能的下一個前沿領域。跟著該類技能的開展
國外科技網站Venturebeat發(fā)布文章稱，人工智能在曩昔一年里有著強勁的開展，給人們帶來越來越多的益處。而未來，機器視覺將會是人工智能的下一個前沿領域。跟著該類技能的開展，下一年將會出現(xiàn)新型人工智能驅動的設備。
機器為什么需要視覺呢？視覺是主要的感官。機器要可以了解人類，提供他們所需的支持，那么它們必須可以在視覺范疇進行調查和體現(xiàn)。具體形式可以是一個協(xié)助盲人“看見”和了解周遭國際的小攝像頭，又或許可以準確區(qū)別流浪貓、在移動的樹枝和竊賊的家庭監(jiān)控體系。
合理電子設備在人們的日常生活中變得日益重要，咱們也發(fā)現(xiàn)越來越多的設備應用因為沒有足夠強大的視覺功能而失敗，如無人機在空中發(fā)作磕碰，機器人吸塵機吸掉不該吸的東西。
機器視覺是人工智能正在快速開展的一個分支，旨在賦予機器可媲美人類的視覺。跟著研究人員應用專門的神經網絡來協(xié)助機器辨認和了解實際國際的圖畫，機器視覺在曩昔幾年取得了巨大的前進。如今的計算機在視覺辨認上可以做到各種各樣的事情，從辨認網絡上的貓到在許多的照片中辨認特定的面孔。不過，該類技能還有很長的路要走。
當前，機器視覺在走出數(shù)據中心，應用于各類用途，從無人機的自動駕駛到食品整理。
根本的圖畫分類已經簡單多了，但在從雜亂的場景中提取要義或許信息，機器則面臨著一系列的新問題。錯視問題便是機器視覺仍長路漫漫的一個很好的例證。
舉例來說，當人看到兩張面對面的臉的輪廓圖畫時，他們看到的不僅僅是籠統(tǒng)的形狀。他們的大腦會進行進一步的解讀，讓他們可以辨認圖畫的多個部分，看到兩張臉，又或許看到一個花瓶。
但關于機器來說，這樣的圖畫是非常難以了解的。根本的分類器分辨不了兩張臉和花瓶，它看到的會是諸如短柄斧、吊鉤、避彈衣乃至吉他的物體。該體系并不能確定那些物體是在該圖畫當中，這說明這類圖畫的辨認關于機器而言極具挑戰(zhàn)性。
另外，正如雜亂的圖畫，實際國際也非常凌亂。在當中正常航行可不是光開發(fā)算法分析數(shù)據就可以完成的，它需要對真實場景有清楚的了解，進而可以相應作出行動。
機器人和無人機面臨著大量這樣的妨礙，克服這些挑戰(zhàn)關于參加人工智能革命的人來說便是重中之重。
跟著神經網絡、專門的機器視覺硬件等技能的持續(xù)普及，機器視覺和人類視覺之間的鴻溝正在快速縮小。不久之后，乃至可能會出現(xiàn)視覺才能更勝人類的機器人，它們可以履行各類錯綜雜亂的使命，可以完全自動化地運作。
機器為什么需要視覺呢？視覺是主要的感官。機器要可以了解人類，提供他們所需的支持，那么它們必須可以在視覺范疇進行調查和體現(xiàn)。具體形式可以是一個協(xié)助盲人“看見”和了解周遭國際的小攝像頭，又或許可以準確區(qū)別流浪貓、在移動的樹枝和竊賊的家庭監(jiān)控體系。
合理電子設備在人們的日常生活中變得日益重要，咱們也發(fā)現(xiàn)越來越多的設備應用因為沒有足夠強大的視覺功能而失敗，如無人機在空中發(fā)作磕碰，機器人吸塵機吸掉不該吸的東西。
機器視覺是人工智能正在快速開展的一個分支，旨在賦予機器可媲美人類的視覺。跟著研究人員應用專門的神經網絡來協(xié)助機器辨認和了解實際國際的圖畫，機器視覺在曩昔幾年取得了巨大的前進。如今的計算機在視覺辨認上可以做到各種各樣的事情，從辨認網絡上的貓到在許多的照片中辨認特定的面孔。不過，該類技能還有很長的路要走。
當前，機器視覺在走出數(shù)據中心，應用于各類用途，從無人機的自動駕駛到食品整理。
根本的圖畫分類已經簡單多了，但在從雜亂的場景中提取要義或許信息，機器則面臨著一系列的新問題。錯視問題便是機器視覺仍長路漫漫的一個很好的例證。
舉例來說，當人看到兩張面對面的臉的輪廓圖畫時，他們看到的不僅僅是籠統(tǒng)的形狀。他們的大腦會進行進一步的解讀，讓他們可以辨認圖畫的多個部分，看到兩張臉，又或許看到一個花瓶。
但關于機器來說，這樣的圖畫是非常難以了解的。根本的分類器分辨不了兩張臉和花瓶，它看到的會是諸如短柄斧、吊鉤、避彈衣乃至吉他的物體。該體系并不能確定那些物體是在該圖畫當中，這說明這類圖畫的辨認關于機器而言極具挑戰(zhàn)性。
另外，正如雜亂的圖畫，實際國際也非常凌亂。在當中正常航行可不是光開發(fā)算法分析數(shù)據就可以完成的，它需要對真實場景有清楚的了解，進而可以相應作出行動。
機器人和無人機面臨著大量這樣的妨礙，克服這些挑戰(zhàn)關于參加人工智能革命的人來說便是重中之重。
跟著神經網絡、專門的機器視覺硬件等技能的持續(xù)普及，機器視覺和人類視覺之間的鴻溝正在快速縮小。不久之后，乃至可能會出現(xiàn)視覺才能更勝人類的機器人，它們可以履行各類錯綜雜亂的使命，可以完全自動化地運作。
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