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  美国普渡大学的研讨人员开宣布一种根据热映像的核算机图画切割算法,可使核算机敏捷辨认出物体的外形,即使其发作歪曲或轻度变形也不会受到影响。该技能将使机器视觉与人类视觉愈加挨近,可广泛应用于图画查找、医疗印象以及无人机制作等多个范畴。具体研讨成果将分为两篇论文,在6月21日至23日举办的IEEE(美国电气及电子工程师学会)核算机视觉和模式辨认大会上予以发布。
  
  人类可以很简单把一个三维物体从布景中辨认出来,也能轻松地辨认出它的部分和全体。但这对核算机来说就比较杂乱:依照现在的核算机视觉辨认技能,有必要事前通知核算机方针物体外形的初始信息以及可以将其切割成多少片段,然后经过必定的算法将已知图画与不知道图画进行比照,终究经过挑选辨认出方针。新算法更挨近于人类,是一种无监督机器学习(核算机或是机器人在无需任何事前练习的情况下就能具有感知和学习才能)技能,核算机可自行估量可切割的段数而无需预先供给。
  
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  担任该项研讨的美国普渡大学机械工程学教授卡西克·拉马尼说,新算法采用了两种新技能,别离被称为热图和热散布。因为热量会沿物体外表进行分散,并精确地显示出物体的外形,经过这种“智能热力”,该算法就能模仿出热量沿物体外表从一点到另一点的活动,然后描绘出物体的形状。其作业原理是,为了便于描绘和辨认,首先将图画切割成很多三角形状的网格,再经过核算网格间活动的热量来辨认出物体的外形。该办法不光可用于对实践热量的盯梢,还能依照相应的原理对热量的活动进行模仿。拉马尼说,该技能是站在伟人的膀子上才得以发作的。爱因斯坦对热分散理论的奉献和法国物理学家傅立叶对热在固体中传达的研讨都为该算法供给了无穷的协助。
  
  试验中,研讨人员使用该算法对包含手、人形模型和半人马模型等多种杂乱形状的物体进行了测验。成果发现,核算机可以精确辨认出这些物体,即使其发作歪曲或轻度变形也不会受到影响。此外,该算法还能疏忽由激光扫描不完整或别的过错数据所发作的“噪音”。
  
  研讨人员称,该技能潜力无穷,可广泛应用于图画查找、机器人视觉和导航、3D医学印象、无人机制作、多媒体游戏机、动画电影人物创造等多个范畴。