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智能玻璃与人工视觉的未来
发布时间:2019-09-05 09:07:56    信息来源:智能甄选  点击:1461次
面部识别技术正在以惊人的速度发展,玻璃实际上是现代系统的代表,是这一进程的核心。威斯康星大学麦迪逊分校最近发表的一篇论文强调了该领域的进步,他们的“智
能”玻璃无需传感器或电源即可识别图像。

“我们正在使用光学系统将相机,传感器和深层神经网络的正常设置压缩成一块薄玻璃,”研究人员解释说。
这一进步非常重要,因为今天人工智能会消耗大量的计算能力,因此每次使用面部识别功能解锁手机时,都会消耗异常大量的电池电量。该团队认为,新玻璃承诺在不需要任何动力的情况下识别面部。

参加测试

概念证明工作涉及设计能够识别手写数字的玻璃。该系统通过从一些数字的图像发出的光进行工作,然后聚焦在另一侧对应于各个数字的九个点中的一个点上。

系统能够实时监测数字何时发生变化,例如3变为8时。

“我们能够以如此简单的结构获得这种复杂的行为这一事实真的很有意义,”该团队解释道。

可以说,这仍然是一个非常漫长的方式,从拥有任何类型的市场应用程序,但团队仍然看好他们偶然发现一种方法,允许直接建立在材料中的被动计算功能,渲染单件玻璃能够使用数十万次。

该技术的瞬时性质提供了许多可能的用例,尽管它仍然需要大量的培训才能使材料快速识别,并且这种培训不会那么快。然而,他们正在努力改善事物,并最终希望将其用于面部识别等领域。

“这项技术的真正力量在于能够在没有任何能源消耗的情况下立即处理更复杂的分类任务,”他们解释道。“这些任务是创建人工智能的关键:教授无人驾驶汽车识别交通信号,在消费者设备中实现语音控制,以及众多其他例子。”

时间将证明他们是否实现了他们雄心勃勃的目标,但凭借面部识别,技术deurur,这无疑是一个值得关注的旅程。

人工智能在以非种族主义方式识别面孔方面一直很差劲。麻省理工学院和斯坦福大学最近的工作突出了挑战的规模,发现三项商业化的面部分析计划对性别和皮肤类型都存在相当大的偏见。

例如,这些项目在确定浅肤色男性的性别时几乎总是准确的,但对于肤色较深的女性来说,错误率超过34%。

这些发现使人们更加怀疑人工智能系统的培训方式以及他们的建议实际上是多么准确。例如,被分析的一个系统的开发者声称准确率为97%,但是当检查训练数据时,77%的面部是男性,83%是白人。

一份更好的工作

麻省理工学院CSAIL 研究人员的一项新研究提出了一种更好的方法来准确检测面部而不会引入固有的偏差。该研究建议自动重新采样数据,使其更加平衡。系统核心的算法可以从特定任务中学习,例如面部识别,以及底层数据的结构。该团队认为这使它能够检测出任何隐藏的偏差并将其排除在外。

当系统针对当前最先进的系统进行测试时,它设法将分类偏差降低了约60%,同时保持了系统的整体精度。尽管该系统的训练基本上与去年的研究数据集相同。

该系统很有意思,因为它能够完全自主地完成这一过程,而今天使用的许多方法至少需要少量人工输入才能确保减少偏差。

“特别是,面部分类是一种经常被视为'已解决'的技术,即使很明显经常使用的数据集未经过适当审查,”研究人员解释说:“当我们开始时,纠正这些问题尤其重要看看在安全,执法和其他领域使用的这些算法。“

Amini表示,该团队的系统特别适用于手动审核的大型数据集,并且还可扩展到面部检测之外的其他计算机视觉应用。
 图片附件:2019090501.jpeg 21.04K

 
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