有了这种深度学习方法,计算机就能预测你的日常活动

最近,科学家们开发出一种新方法,可以用4万张第一视角照片,教会计算机「看」和理解人类的日常行为。

乔治亚理工的交互计算机学院以及机器人与智能机器研究所的研究人员发明了一种新的方法,教会计算机「看见」和理解人类日常活动。 这项技术搜集了4万多张照片,这些照片是可穿戴摄像头花了六个月时间、每隔30到60秒拍摄完成的。结果显示,该技术对照片中人类活动的理解准确率达83%。研究人员教计算机根据照片内容,将这4万多张照片分为19类,每一类代表一种人类典型日常活动。每天快结束时,配戴摄像头的测试主体能评论、解释当天所拍照片(并删除涉及隐私的照片),确保这些照片已被正确归类。

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研究人员说,两天多的解释训练后,该技术就能正确归类另一个人的日常活动照片,这太让人惊讶了。

据研究人员介绍,这项研究旨在开发出能更好理解人们活动方法,创造出可以极细腻地理解人类活动的系统。活动跟踪设备,比如FitBit,虽然能告诉你每天的步数,但是,它无法追踪你的所有活动。这项研究想要做出能理解全部人类活动的智能系统。而这项研究正向人们展示:单靠计算机视觉技术就可能实现这一点。

研究小组相信,他们巳经拥有最大的亲身拍摄(并经过测试主体解释过的)照片数据库,并证明深度学习能够理解人类行为和特定个人的习惯。

对于某些类型活动,活动的时间非常重要。这个系统技术学会了依据活动时间表来确定图片内容的相关性。照片上是什么?系统怎么看?系统看到了时间,会根据相关性判断照片可能是什么内容,然后做出更优的预测。这种能够识别人类活动的系统有着广泛用途:从研发出更智能的私人助理,比如Siri,到帮助研究人员解释健康与人类行为的联系,等。

研究人员相信,未来十年,改善个人日常选择的设备将无处不在。它了解你的行动情况,还能给出建议。比如,当你做好个人行程安排,它会告诉你交通拥堵,建议你早点动身或选择其他路线。

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