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新算法讓計(jì)算機(jī)能像人一樣感知曲線
DANBACH ROBOT
計(jì)算機(jī)是否能像人一樣理解美術(shù)作品，并畫出抽象的圖畫呢？瑞典優(yōu)密歐大學(xué)的中國(guó)博士生李波（音）在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域做出了突破性的進(jìn)展——讓計(jì)算機(jī)使用曲線和線條來表征圖像的形狀，并識(shí)別物體。
計(jì)算機(jī)感知到的曲線
圖像特征的精確建模在計(jì)算機(jī)視覺中有著廣泛的應(yīng)用。例如：圖像配準(zhǔn)、3D重建、物體識(shí)別等等。在我們暢想的許多未來科技（如無人駕駛汽車、虛擬現(xiàn)實(shí)和人工智能）中，圖像特征將是一個(gè)基本的組成部分。盡管目前已有許多解決方案，但仍缺乏可靠的概念。在李波的博士論文中，他發(fā)展了一種計(jì)算機(jī)視覺的概念：興趣曲線（interest curves）。他介紹說，有了這種方法，計(jì)算機(jī)可以用曲線的筆觸重繪圖像，并通過這些曲線識(shí)別出物體。
李波說，特征提取最重要的元素就是魯棒性。運(yùn)用他的方法，即使圖像經(jīng)過轉(zhuǎn)換和擾動(dòng)，曲線和線條的檢測(cè)也能保持充分的魯棒性。在過去的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，曲線和線條并不像點(diǎn)和區(qū)域那么流行，因?yàn)樗鼈內(nèi)狈ψ銐虻聂敯粜?。而現(xiàn)在，李波的新算法可能將改變這一狀況。他說，曲線和線條比點(diǎn)更有用，因?yàn)槿藗冋怯眠@些形狀來描述世界的。
這個(gè)概念為圖像特征（包括點(diǎn)、區(qū)域、線條和曲線）的理解帶來了嶄新的維度。同時(shí)，這些特征還可以用同樣的理論框架來進(jìn)行表征。它不僅發(fā)展了圖像特征研究的標(biāo)準(zhǔn)，還為實(shí)際應(yīng)用提供了指導(dǎo)。
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