Алгоритм идентификации объектов BYU не требует участия человека

Задача идентификации отдельных объектов на изображении достаточно сложна, но теперь, похоже, компьютеры смогут с ней справиться без помощи человека. Профессор университета Бригама Янга (Brigham Young University, BYU, США) Да Джай Ли (Dah-Jye Lee) предложил алгоритм, способный точно определить объекты на фото или видео и научиться распознавать новые объекты самостоятельно.

Как подчеркивает разработчик, большинство современных алгоритмов для достижения приемлемого качества идентификации требует настройки множества параметров и методов. Но в природе все происходит по-иному, поэтому идею своей разработки д-р Ли заимствовал из опыта обучения детей: вместо того, чтобы долго описывать чем отличается кошка от собаки, детям показывают картинки с изображениями животных, и они сами учатся их различать. Алгоритм Evolution-Constructed Features работает так же: он сам определяет, какие параметры объекта имеют большее значение для идентификации. Поэтому может самостоятельно осваивать новые объекты и не требует переработки или подстройки для разных задач.

Новый алгоритм со 100% точностью на любом множестве данных идентифицирует несколько объектов из CalTech (лица, автомобили, мотоциклы, самолеты), в то время как другие системы достигают на этой базе данных только 95-98%. При тестировании на базе данных изображений видов рыб факультета биологии BYU алгоритм сработал с 99,4% точностью.

Алгоритм Evolution-Constructed Features может быть использован в самых разных приложениях, в том числе и для выявления дефектов в продукции.

Результаты исследования опубликованы в журнале Pattern Recognition.