發表於 2015-08-28 09:33|
ndtv gadgets|
gopal sathe
雲計算人工智慧
深度學習
摘要：對於blippar，其創始人omar tayeb 表示其目標是將任一照相機均轉變為智慧型裝置，不論其連線了高階智慧型手機與否。我們只需要乙個不低於2或3兆畫素的相機即可以完成所有的工作。所有的「思維」都在我們這邊。
谷歌的 deepdream——乙個可以幫助人們了解神經網路的視覺化工具——這不僅是當前十分火熱的專案，這在一定程度上凸顯了影象識別領域所面臨的挑戰。影象處理顯然不是簡單地將一幅與資料庫相對比得出結果那麼簡單。實際上，影象處理是乙個很複雜的問題。世界上有很多大公司正在影象處理上面大展拳腳。
ndtv gadgets（一家**）對omar tayeb十分關注，當時這位blippar （擴增實境公司）的創始人兼cto連同合夥人兼ceo ambarish mitra正從位於英國的公司辦事處出發一道訪問delhi，同時ndtv gadgets也了解了blippar是如何理解影象識別的概念，對其運作原理有了基本的認識。
blippar連同其他創業公司，比如wowsome 和times internet's alive公司，對ar的使用主要集中在市場營銷方面。alive推出了智慧型婚禮卡片，與此同時其他公司，在雜誌和報紙廣告，也試圖使用ar，電子商務**同樣利用其作為虛擬購物體驗。
然而，事情才剛開始，mitra告訴ndtv gadgets：「現在，當你啟動blippar應用程式時，它不會告訴你前方有個椅子，或者是你的桌上有個蘋果，但它能識別出一瓶可樂【可口可樂】，也可以識別乙個運動品牌或者其他類似的物體。」
在未來的5-6個月裡，blippar將會推出乙個「視覺網路」，在該網路中，blippar應用程式將能夠識別目錄中不必要的物件，並顯示使用者這些物件的相關資訊。
「如果你看一輛車，即使在此之前你從來沒見過那種型號，你也能夠說出它是哪一種車型，」blippar的cto omar tayeb說到，「 blippar現在還不能做到那樣。它必須在此之前已經了解此型別的車，然後才能識別，否則將不會識別出。」
「這是乙個極限，但通過深度學習，在迭代的過程中，系統確實開始學習，」他解釋到。「機器學習意味著系統所知道的越多，它最終就變得越精確。這有點像嬰兒的學習—作為嬰兒你會看到數以百萬計的不同面孔，從而使得你學會識別面部特徵。該系統是用相同的方式，當越多人使用它時，它就會變的越發智慧型。」
從本質上講，這個過程有它的基礎，稱之為模式識別。為此，計算機把影象分成若干層，然後嘗試著從這些集合中去識別個體資料，而非識別整個影象。這有點像搜尋引擎———你輸入越多的檢索詞，你得到的結果越準確，根據tayeb所說，模式識別的目標是將影象打破成足夠多的資料點，以便在問題中建立乙個很容易理解的認識物件。
「顯然，你不可能擁有乙個包含所有你需要的影象的資料庫，」tayeb說「所以僅能識別特殊影象是遠不夠的；你需要能夠看到它然後說出這是一把椅子，而不是只識別乙個特定的椅子。
機器學習比模式識別更進一步，它嘗試用邏輯分組的模式，以便更快速、更準確地識別物件。通過使用大量的複雜的數學公式，計算機正在通過機器學習而變得更為聰明，但是再進一步，使計算機更加接近人類的思維方式，就是所謂的深度學習。
這些也被描述為神經網路，它們以神經元命名，因為這些系統（特別是大腦）是建立在動物的中樞神經系統的基礎上。神經網路就是讓電腦以人類的方式思考問題， tayeb 解釋道。
「沒有目錄——這是不可能的-所以你必須提取出來結構。這也是人類大腦所做的，」他解釋到。「當你看到某些事物時，你的眼睛中的會接受大量的資料，但資料對眼睛本身來說沒有任何意義。你的大腦必須處理你眼所接受的9-10百萬資料點，來判斷這些物件是如何形成的，在分析這些物件是什麼、並判斷出它們的屬性。」
2023年，微軟、谷歌和facebook均發布了各自的影象識別軟體。從中你就可以發現不同公司對影象識別的側重點存在差異——用過picasa和facebook的人會對其軟體中的標記功能印象深刻；相對而言谷歌和必應在識別影象上做的更加出色。如果你閱讀了這三家公司關於這方面的相關研究文獻，你就會了解他們是如何利用神經網路的-------多次遍歷原影象以便確認其影象身份的。深度學習是實現這樣乙個過程的基礎前提。
對於blippar，tayeb 解釋道：目標是將任一照相機均轉變為智慧型裝置，不論其連線了高階智慧型手機與否。我們只需要乙個不低於2或3兆畫素的相機即可以完成所有的工作。所有的「思維」都在我們這邊，因此也就不存在其他限制，我們想要得到的結果是其能成為任一相機的「大腦」。
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