Создан первый самообучающийся алгоритм распознавания объектов на фото и видео

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".


искусственные нейронные сети самообучающиеся алгоритмы
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • Подопытные животные могут вздохнуть с облегчением? Вскоре их заменит искусственный интеллект
  • Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, которая может быть использована для тестирования побочных эффектов применения различных
  • Робот поможет в ремонте вашего автомобиля
  • Когда Джейми Людольф столкнулся с непростым автомобильным ремонтом, он обратился к сервисный центр, но сегодня в автосалоне в Атланте, он может
  • Компания HUAWEI стремится захватить трон компаний из Силиконовой долины в сфере производства чипов для нужд AI
  • Китайский технологический гигант Huawei успешно реализует свою стратегию по захвату рынка производства чипов, который принадлежит представителям
  • Ежегодный форум по системам искусственного интеллекта RAIF 2018 состоится 23 октября 2018 в конгресс-парке «Рэдиссон Ройал Москва»
  • 23 октября в конгресс-парке «Рэдиссон Ройал Москва» состоится второй ежегодный форум по системам искусственного интеллекта — RAIF 2018 (The Russian
  • Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
  • Технологическая Сингулярность (ТС), т.е. взрывное развитие технического прогресса, а значит и взрывное развитие экономики России, предполагает в
Последние комментарии
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
У нас очень странный народ, если что не понимает, то обязательно надо сунуть в морду. Зачем? А не лучше ли поинтересоваться, почему именно так? У
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
Господин Чернов. Поясню. Любой инструмент, даже прозаическая кофемолка, проходят процедуру стендовых испытаний. Сертификат соответствия
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
     " И странная картина получается в коридорах власти ". Странная картина  получается, если полагать, что власть эта поставлена для решения задач
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Спасибо за статью, но удивило, что ни в статье, ни в перечне литературы не упоминаются исследования и четкие выводы о структуре воды как
Искусственный интеллект против команды профессиональных геймеров в DOTA 2. Кто победит?
Офигенно, крутая инаф.
Мы в социальных сетях
Статистика
1  
Всего статей 1526
0  
Всего комментариев 62
0  
Пользователей 51