新算法让计算机能像人一样感知曲线

计算机是否能像人一样理解美术作品,并画出抽象的图画呢?瑞典优密欧大学的中国博士生李波(音)在计算机视觉领域做出了突破性的进展——让计算机使用曲线和线条来表征图像的形状,并识别物体。 [caption id="attachment_7470" align="aligncenter" width="540"]计算机感知到的曲线 计算机感知到的曲线[/caption] 图像特征的精确建模在计算机视觉中有着广泛的应用。例如:图像配准、3D重建、物体识别等等。在我们畅想的许多未来科技(如无人驾驶汽车、虚拟现实和人工智能)中,图像特征将是一个基本的组成部分。尽管目前已有许多解决方案,但仍缺乏可靠的概念。在李波的博士论文中,他发展了一种计算机视觉的概念:兴趣曲线(interest curves)。他介绍说,有了这种方法,计算机可以用曲线的笔触重绘图像,并通过这些曲线识别出物体。 李波说,特征提取最重要的元素就是鲁棒性。运用他的方法,即使图像经过转换和扰动,曲线和线条的检测也能保持充分的鲁棒性。在过去的计算机视觉领域中,曲线和线条并不像点和区域那么流行,因为它们缺乏足够的鲁棒性。而现在,李波的新算法可能将改变这一状况。他说,曲线和线条比点更有用,因为人们正是用这些形状来描述世界的。 这个概念为图像特征(包括点、区域、线条和曲线)的理解带来了崭新的维度。同时,这些特征还可以用同样的理论框架来进行表征。它不仅发展了图像特征研究的标准,还为实际应用提供了指导。   来自sciencedaily,机器之心编译出品。编译:汪汪。

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