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还是人类牛X一点:论计算机图像识别的局限

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-03-15  来源:Rb0HKP  浏览次数:10
核心提示:还是人类牛X一点:论计算机图像识别的局限计算机目前已经能够做到非常出色的视觉识别,它们有时候在一系列图像中识别某个物体的


还是人类牛X一点:论计算机图像识别的局限
还是人类牛X一点:论计算机图像识别的局限

计算机目前已经能够做到非常出色的视觉识别,它们有时候在一系列图像中识别某个物体的能力已经跟人类差不多。但是,类似的最终结果是否意味着计算机能够模拟人类的视觉系统呢?事实上,电脑系统在某些领域上还是比不上人类的。

日前,发表在《美国国家科学院院刊》上的一篇论文中提到了计算机和人类视觉之间的不同之处。文中表示:“这两者之间真正的差异可以归结为灵活性。”人类的大脑比计算机要灵活得多,而这也是语音识别系统面临的问题。

人类可以根据只言片语推测出某句话的意思,也能够根据一些线索拼凑出一个模糊的图像,而计算机在这两个方面都无法做到这个程度,甚至会出现“不知所措”的情况。

据了解,研究人员使用了一组模糊的、复杂的图像来确定计算机视觉模型和人的大脑之间的差异。他们使用的图像被称为“可识别的最小结构(MIRCs)”,它们要么太小,要么分辨率太低,再缩小一点的话即使是人类也无法识别出来。

研究人员通过一系列逐渐变小、分辨率逐渐降低的图像展示给成千上万的网友,并确定能够被识别的最后一个等级的图像,这就是 MIRC,比它还要低一个等级的、无法识别的图像则被称为 sub-MIRC。

很显然,人类和计算机的比较就从识别 MIRC 和 sub-MIRC 开始。为了测试这一点,研究人员发现,人类对 MIRCs 的识别率达到了 65%,sub-MIRCs 的正确识别率则低于 20%。计算机模型的表现则没有那么好,他们对这两者的正确识别率仅为 7% 和 2%。因此,人类在这次对比中获得了胜利。

另外,人类和计算机在开始失败时的方式也存在一个戏剧性的差异。人类对图像的识别出现了突然跌落,最后一个可识别的图像的正确率为 93%,但是经过一个小小的改变之

后,sub-MIRCs 的正确识别率仅为 3%。而计算机则没有出现这种急剧下降的情况,作者表示:“没有任何一个模型能够复制人类在识别过程中的急剧下降。”

虽然计算机在经过训练之后,在 MIRCs 的识别上会有所改善,但是其准确性仍然无法跟人类相比。作者认为,这是因为计算机不能够把图像中的各个组成部分识别出来,但是人类就可以。

总体而言,计算机在图像识别方面已经做得很好,但是跟人类识别图像的过程并不相同。它们无法使用图像的某个部分来解决问题,在利用最少信息量来识别图像方面也无法跟人类相比。

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