（一）：
這是康奈爾實驗室的乙個專案，介紹如下：
機械人對物體的移動不光取決於這個移動的路徑是否是可行的（有效的，中間的過程無障礙等等），而且還要符合人的偏好，即機械人對物體的移動要和人移動物體那樣的自然。如下圖：
紅色線，藍色線還有綠色線都是可行的移動路徑，但是只有綠色線才是符合人的偏好的，所以他們設定了乙個演算法由人的反饋去學習人的這個偏好，即通過人的指導去學習怎麼規劃這個路徑以及在乙個新的環境下怎麼去規劃路徑
（二）：
用深度學習檢測物體的抓取點，即機械人要抓取物體的哪一部分，比如茶杯，那肯定是抓取茶把。如下圖：
此時深度學習的輸入是rgbd的資料，
他們的深度學習演算法用他們的新型結構化多式聯運正則化方法去
(三)：
學習去抓取新奇的物體（尤其是第一次看見的），
輸入乙個影象，然後去**要抓取的點或者矩形的框，如下圖：
上面一組是點，下面一組是框。
（四）：
learningto place new objects
(五)：
rgbd下的語義識別，根據視覺，語義特徵，環境，結構層之間的關係形成條件隨機馬爾科夫場圖模型，根據圖模型進行物體檢測，如下圖所示：
這個可以進行場景的理解，可以識別家庭裡的廚房，客廳等環境。
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聲紋識別調研
聲紋 voiceprint 是用電聲學儀器顯示的攜帶言語資訊的聲波頻譜。現代科學研究表明，聲紋不僅具有特定性，而且有相對穩定性的特點。成年以後，人的聲音可保持長期相對穩定不變。實驗證明，無論講話者是故意模仿他人聲音和語氣，還是耳語輕聲講話，即使模仿得惟妙惟肖，其聲紋卻始終不相同。聲紋識別的主要任務包...
opencv 顏色物體識別跟蹤
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