Programa de auto-aprendizaje de Disney de Investigación para el reconocimiento del patrón

Un grupo de investigadores de la División de Investigación de Disney Pittsburgh ha desarrollado sistema de visión por computador, que utiliza algunos de los principios de la visión humana (pdf). En particular, contiene unos algoritmos de autoaprendizaje y, finalmente, puede mejorar el reconocimiento de objetos.

Como la mayoría de otros sistemas de visión por ordenador, el desarrollo de Disney Investigación construye un modelo conceptual de cada objeto, ya sea un avión o un dispensador de jabón. Utiliza un algoritmo de aprendizaje, que analiza las muchas fotografías del objeto.

Una característica distintiva del algoritmo de Disney Research - que más tarde utiliza este modelo para el reconocimiento de objetos en el vídeo al mismo tiempo, la eliminación de la nueva i> informaciones sobre estos objetos y complementar el modelo originalmente prometió. Esto hace que sea posible el reconocimiento de objetos en una gama más amplia, incluso si se ven diferentes a las muestras encontradas anteriormente.

Ilustraciones (hacer clic) muestra el resultado de reconocimiento de patrones. En la fila superior son imágenes de prueba de la base de datos de IMAGEnet, que utilizaron para entrenar el modelo original. En la fila inferior - ejemplos de programa de reconocimiento de objeto correcto IDE-LME. Los investigadores señalan que reconoce los objetos en las imágenes son muy diferentes en apariencia de los utilizados para entrenar el sistema.









"El proceso de [auto] continúa, potencialmente indefinida, para toda la vida útil del sistema de reconocimiento, - dice Leonid Sigal (Leonid Sigal), un destacado investigador en la Investigación Pittsburgh Disney. -. Un sistema de auto-aprendizaje, que está en continua evolución a través de la experiencia de la ganancia no controlada, por lo que cada vez más completo y complejo modelo del mundo »

Un modelo conceptual de cada objeto se expandió gradualmente y actualizado como el sistema se enfrenta a nueva información. En teoría, este método puede dar lugar al hecho de que actuar sin supervisión, el sistema asignará características de objetos inusuales para él, porque de lo que cualquier error de reconocimiento. Pero los autores del programa dicen que el problema aún no ha visto.

Además de Segal, uno de los patrocinadores de la investigación indica Kuznetsova Alina (Alina Kuznetsova), Rozenhan Bodo (Bodo Rosenhahn) de la Universidad Wilhelm Leibniz en Hannover (Alemania) y el ex Disney septiembre Hwang Yu (Sung Ju Hwang), que ahora trabaja en el Instituto Nacional de Ciencias y las tecnologías en Ulsan (Corea del Sur).

Presentación de la investigación se llevó a cabo en la Conferencia IEEE sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones en Boston (7 a 12 junio 2015).

Fuente: geektimes.ru/post/251720/