|  | 23 января 2014 | Информационные технологии

Создан первый самообучающийся алгоритм распознавания объектов на фото и видео

Работа алгоритма ECFA


Ученые из университета имени Бригама Янга (Brigham Young University, BYU) разработали новый программный алгоритм, который способен точно идентифицировать объекты на видео или фотоснимках и который может самообучаться в процессе его работы, обретая способность распознавать объекты нового типа. Хотя в настоящее время существуют и другие системы распознавания объектов, новый алгоритм Evolution-Constructed Features Algorithm (ECFA) в корне отличается от них, он сам в состоянии решить для себя, какие из особенностей являются существенными для того, чтобы точно идентифицировать любой объект. Такая возможность позволяет алгоритму изучать объекты нового вида, не требуя для этого перенастройки, переделки или другого вмешательства человека.

"В большинстве случаев ответственность за выбор особенностей распознаваемых объектов лежит на людях, которые пишут алгоритмы и создают базы данных для их работы" - рассказывает доктор Да-Джай Ли (Dr. Dah-Jye Lee), профессор электротехники и информатики университета имени Бригама Янга, - "Наш алгоритм может выбрать самостоятельно, какие из особенностей важны для идентификации объекта, лишь проанализировав несколько различных изображений этого объекта".

Согласно информации, предоставленной доктором Ли, большинство существующих алгоритмов требует точной подстройки их параметров и методов для достижения лучшей точности распознавания объектов. Этого совершенно не требуется алгоритму ECFA, он, за счет функции самообучаемости сам настраивает себя и в любых условиях демонстрирует точность, равную или превосходящую точность работы других самых лучших алгоритмов подобного класса.

Работа алгоритма ECFA #2


К примеру, алгоритм ECFA продемонстрировал 100-процентную точность распознавания мотоцикла, лица, самолета и автомобиля на наборе тестовых изображений от Калифорнийского технологического института. База изображений Калифорнийского технологического института является своего рода эталоном для определения эффективности работы алгоритмов распознавания объектов. Следует заметить, что самые лучшие алгоритмы, работающие на принципах, отличных от принципов работы алгоритма ECFA, на этом же наборе изображений демонстрируют точность в 95-98 процентов.

Высокая точность работы алгоритма ECFA, по мнению его разработчиков, позволит его использование в совершенно новых областях. При помощи этого алгоритма можно будет идентифицировать не только объекты рукотворного происхождения, но и различные виды животных, рыб и других живых организмов. К примеру, алгоритм с точность в 99.4 процента смог определить виды рыбы на снимках, предоставленных отделом биологии BYU, а в случае животных более больших размеров, алгоритм способен идентифицировать даже отдельные особи, если они обладают некоторыми выделяющимися особенностями.

"Алгоритмы идентификации объектов постоянно совершенствуются, но их работа по-прежнему зависит от вычислительно мощности используемого компьютера и от других критериев" - рассказывает доктор Ли, - "Настоящий качественный прорыв в этой области можно ожидать лишь тогда, когда мощность вычислительных систем начнет приближаться к мощности головного мозга".




Ключевые слова:
Алгоритм, Идентификация, Распознавание, Объект, Изображение, Особенности, Самообучение, ECFA

Первоисточник

Другие новости по теме:
  • Термальные камеры и специализированные алгоритмы позволяют выявить нетрезвы ...
  • Новое, более быстрое преобразование Фурье значительно ускорит один из фунда ...
  • Исследователи из ЭмАйТи разработали сверхскоростной метод рендеринга графич ...
  • Вторая жизнь 8-ми битных графических программ.
  • Google внедряет новые квантовые алгоритмы, что позволит значительное ускоре ...




  • 23 января 2014 14:52
    #1 Написал: radix

    Публикаций: 0
    Комментариев: 116
    более больших размеров


    Просто "больших", с ударением на первый слог...

    Иначе получается в духе "Светы из Иваново", которая стала "более лучше одеваться".
        
    23 января 2014 17:04
    #2 Написал: Rsa

    Публикаций: 0
    Комментариев: 492
    Хе-хе. Вот на этой мутной картинке с одного взгляда видны около 50 человек, и толпа на заднем плане, самолет, 6 деревьев, несколько зданий разной формы, дорожки, газоны. Была бы фотка чуть почетче, можно было бы идентифицировать пол и одежду большинства из этих 50-ти.. А они пока обнаружили только 3 человека, дерево и самолет. Не густо, но все же прогресс есть кое-какой, раньше и этого не могли. Интересно, работает ли их алгоритм в динамике, или только с неподвижными фотографиями.
        
    23 января 2014 17:23
    #3 Написал: MaxIvanov

    Публикаций: 0
    Комментариев: 374
    Настоящий качественный прорыв в этой области можно ожидать лишь тогда, когда мощность вычислительных систем начнет приближаться к мощности головного мозга".

    Коронная фраза, хотелось бы услышат какова эта мощность, и как её измерили.
        
    23 января 2014 21:05
    #4 Написал: elton

    Публикаций: 0
    Комментариев: 146
    MaxIvanov,
    А чаво тут мерить,гуголь в помощь!Мощность около 20 ватт! wink
        
    31 января 2014 20:23
    #5 Написал: flightmode

    Публикаций: 0
    Комментариев: 0
    даже оптимизация кода не понадобится, как только скорости интернета будут за терабит, софт просто будет обращаться в библиотеку объектов и выдавать результат, подправляя его (результат) своими силами
        

    Информация

    Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.