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2017/12/05 汉阳新闻 > 学术 > 이달의연구자

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[优秀R&D]林钟宇教授(计算机软件系)

计算机能理解影像吗?

글로벌뉴스팀

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http://www.hanyang.ac.kr/surl/uoZR

内容
  
    汽能自,上设备识别。那些存在于过去的想象中的未来,正在多科术相合的物。在使这一想象的为现实多技中,“算机视觉(Computer Vision)”领域无疑是其中的核心。机器装上眼睛并眼睛理解世界。林授(工科系算机科)就是给计算机装上视觉的研究者之一
 
 算机可以看世界并能够思考
 
     “无人驾驶”正在4次工革命的核心。能自实际上需要很多技。无人驾驶的关键是需要能“看”前方。但是仅仅影机看世界,还需要一知前方的物体是不是人、人行道在、交通信灯是什么颜色的眼睛,就是说要像人一能理解影像。让计算机能像人一理解影像的程序设计域就是算机视觉(Computer Vision)”
▲林钟宇教授(工科系计算机软件学科)被选为11月的本月研究者。

    林授此次的究主题为影像的几何学结构影像中物体的检测与跟踪这两个题综合看,就是开发从生活中取的影像中取三信息,识别并预测影像中物体移的算法。是硬件与软件相合的技于人工智能(AI)域。
 
信息识别
 
        开发出想要的算机,首先需要有能影像三化的技。林有的视觉SLAM”合影像结构率性方法,提出了推算三框架的技有的视觉SLAM将摄影机拍的影像通过计算机算法算之后,挑出像棱角的特定点,形成一个宽泛的三。但是这一技术存在着原的形晰、识别的局限性。且移中的物体或形的物体不易识别。
▲论文中说明了使用摄影机与IMU传感器进行位置识别与建构环境地图的技术。

     林补这样的缺点究以率性方法合点云,在结构上推出影像中空框架的技。特有的技受限于静态环境中,现实中对影像进行三不容易,林授此次究致力于实现外部化强烈的一般影像也能进行三造出在复杂境中拍影像的基准测试数(bench-mark date set)方法,最终开发出能推出影像中空占有度的算法是究的最后段。如果此能普及,算机就能以更完美的立体视角来理解影像中的空。如果能开发这样的算法,算机就不是以像素,而是以一识别影像。

 
自主判断并区分的闭路电视

        如果家中置的电视能通人的外表动来识别是否外部入侵者?如果无人驾驶能完美分出面前的物体是人是汽?如果些技术被商业化,那么世界会发展成比我的想象更令人惊讶的模。这意味着算机可以超越影像结构化,能自主思考,通深度学习,追踪 (tracking)影像中物体的具体信息的技是林究中的另一核心。影像中物体追踪一直是算机视觉域中究的主,也是仍需开发的部分。
▲林教授正在说明利用深度学习来进行计算机的学习与模板化的过程。

     人类仅单纯状态就能容易地把握方的意并认知到方的感情想法。但是这对机械来说并不容易。因的情感和思想无法通过数学计来读取。但也不是完全没办法。这便是深度学习(Deep Learning),即在机器中大的据,使自主分析其中的信息理解其情景的技据,话说就是在算机中大的让计算机自主学习。通过这样的深度学习追踪 (tracking)影像中多物体的,物体及影像的模板化就成了可能,算机能更加智能地影像故事化。就像是人在看电视剧候能自然地把握情一算机过闭电视的影像就能判是小’”
 
准确度高达99.999%
 
        4次工革命到的同算机视觉与视觉领展的可能性也得无大。但是了将其用到实际生活中,仍需要更多的究。林算机视觉正处于研开发的活跃阶段。在商业化之前有很多方面需要验证实际上,算机视觉像无人驾驶、安保设备样,是一种与的日常生活息息相的技。不能有一差。了使之成为拥99.999%以上准确度的技究仍在继续。林授想要究出能用在实际生活中的用型技。此项预计将4年,他的究仍将继续
▲23日采访时,林教授说:“我将继续研究,直到确保没有一丝误差”。


文/ 김예랑 记者         ys2847@hanyang.ac.kr
照片/ 최민주 记者      lovelymin12@hanyang.ac.kr
译/ 卢婉莹                 global@hanyang.ac.kr
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