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从迪斯尼研究自学习程序,模式识别
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一组研究人员从迪斯尼匹兹堡研究部门的开发计算机视觉系统,它使用了一些人类视觉原理(<一href="http://www.disneyresearch.com/wp-content/uploads/Expanding-Object-Detector%E2%80%99s-HORIZON-Incremental-Learning-Framework-for-Object-Detection-in-Videos-Paper.pdf">pdf).尤其是,它包含自学习算法,最终可以提高识别对象。
像大多数其他的计算机视觉系统,迪斯尼研究的开发版本为每个对象的概念模型,无论是平面或皂液器。它使用一种学习算法,分析该对象的许多照片。
该算法迪斯尼研究的一个显着特点 - 他后来使用这个模型在同一时间的视频目标识别删除
新 I>有关这些对象的信息,并补充模型最初承诺。这使得可以识别物体在更宽的范围,即使它们看起来比以前遇到样本不同。
插图(点击)显示图案识别结果。在最上面一行是测试图像从数据库ImageNet,谁用于训练原始模型。在底排 - 正确的对象识别程序的IDE-LME的例子。研究人员指出,识别出画面中的对象在外观上与用于训练系统有很大的不同。
“这个过程[个体经营]继续,可能无限期地,用于识别系统的整个生命, -
说一>狮子座希格(狮子座希格),在迪斯尼匹兹堡研究的主要研究员。 - 一个自学习系统,它不断通过不受控制的积累经验不断发展,使得世界»越来越完整,复杂的模型
对于每个对象的概念模型逐渐扩大和更新作为系统面临新的信息。从理论上讲,这种方法会导致这样的事实,使得作用没有监督,系统将分配的原因是什么的任何识别错误对象特征常有的事。但该方案的作者说,这个问题目前还没有看到。
除了西格尔,研究提案国表示库兹涅佐娃阿丽娜(阿丽娜库兹涅佐娃),Rozenhan博德(博德Rosenhahn)从莱布尼茨大学汉诺威(德国)和迪斯尼前九月黄羽(宋菊黄),谁现在工作在美国国家科学研究院和技术蔚山(韩国)。
介绍了研究发生在IEEE会议计算机视觉与模式识别在波士顿(六月七日至12日2015)。
来源:
geektimes.ru/post/251720/
标签
迪斯尼研究,计算机视觉,模式识别
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