Wolfram ImageIdentify и велосипеды
В продолжение предыдущей записки о системе от Wolfram-а, распознающей образы на изображениях. Интересно, что ImageIdentify работает весьма хорошо даже с очень сложными сценами. Запутать систему, отогнав её на подобающую сторону теста принадлежности к роботам, конечно можно, особенно, если вы понимаете математические основы “компьютерного зрения”, но результаты всё равно впечатляют. Возьмём для примера разные картинки велосипедов и отправим их на сервис ImageIdentify.com. Опознать что-то общее (“велосипедное”) на этих картинках человеку несложно, у автомата – сложности возникают, капчу он бы не решил.
Надо заметить, что обработка произвольных файлов изображений сама по себе трудна; многие проблемы кроются в приведении файлов к представлению, пригодному для дальнейшей обработки. Если бы некий робот имел возможность посмотреть на те же сцены своими камерами, то результаты были бы значительно лучше.
Адрес записки: https://dxdt.ru/2015/05/15/7451/
Похожие записки:
- Недокументированные возможности автомобильного ПО
- Смартфон-шпион: восемь лет спустя
- Развитие автоматических "говорилок" (чат-ботов)
- Техническое: poison-расширение и SCT-метки в Certificate Transparency
- Реплика: слух человека и преобразование Фурье
- Неверные обобщения "принципа Керкгоффса"
- Скрытые сервисы и прокси
- Криптографическая библиотека для Arduino: дополнение для новых IDE
- Уровни сигнатур клиентских подключений
- Таблицы подстановок: картинка
- Вращение Солнца и соцопросы
1 комментарий от читателей
1. 28th May 2015, 16:33 // Читатель uncle Stan написал:
https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en