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逐漸從學(xué)術(shù)界走向工業(yè)界的計算機(jī)視覺, 已站在風(fēng)起之前
  • 作者:張蓋倫
  • 點(diǎn)擊數(shù):782     發(fā)布時間:2015-12-22 13:49:00
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12月13日,計算機(jī)視覺方向的三大頂級會議之一ICCV(國際計算機(jī)視覺大會)就要在智利圣地亞哥拉開帷幕了。

對業(yè)內(nèi)人士來說,這是盛會。當(dāng)然,非專業(yè)人士大概會問:這和我有什么關(guān)系?

其實(shí),逐漸從學(xué)術(shù)界走向工業(yè)界的計算機(jī)視覺,已經(jīng)在人們生活中存在很長時間了。

日前,科技日報采訪了計算機(jī)視覺底層技術(shù)領(lǐng)域?qū)<掖饔顦s教授。他此前在韓國科學(xué)技術(shù)院獲得終身教職,曾多次擔(dān)任ICCV領(lǐng)域主席。如今,戴宇榮離開學(xué)術(shù)界,加入專注計算機(jī)視覺的創(chuàng)業(yè)公司“商湯科技”。

難點(diǎn):在一堆數(shù)字里找出一個人

戴宇榮教授一直在做的,就是教計算機(jī)學(xué)會怎么看。“計算機(jī)看到的,永遠(yuǎn)只有0和1的數(shù)字。即使是圖像,在它們看來,照樣是0和1。”他向記者解釋,要理解研究者在計算機(jī)視覺上遇到的麻煩,就要先了解計算機(jī)處理訊息的方法。

想象一下,你現(xiàn)在面對一堆看似毫無規(guī)律可循的數(shù)字,然后你接到了任務(wù)——數(shù)字中間藏著一個人,來,把他找出來。這就是計算機(jī)要干的事情,它得在數(shù)字里找到規(guī)律,發(fā)現(xiàn)這個藏在數(shù)字當(dāng)中的人,或者一只貓、一朵花。哦,對了,你還得先告訴計算機(jī),長成這樣的是人,長成那樣的是貓,有著花瓣的這株植物叫“花”,也是夠費(fèi)勁了。

在日常生活的真實(shí)場景中,這堆數(shù)字經(jīng)常有缺陷:比如有待識別的物體被遮住了,光照條件不同了,拍攝角度變了……所有這些,都能改變數(shù)字的規(guī)律。

美圖秀秀、人臉識別,都是計算機(jī)視覺

那么,計算機(jī)的底層和高層視覺技術(shù),又是什么呢?

底層視覺,可以幫計算機(jī)進(jìn)行邊緣提取,進(jìn)行區(qū)塊分隔,讓它看清圖像。其實(shí),只要你曾用過Photoshop或者美圖秀秀,那么你已經(jīng)感受過計算機(jī)底層視覺技術(shù)的魅力了——這些應(yīng)用都采用了圖像增強(qiáng)和圖像處理技術(shù)。

而且,如果計算機(jī)遇到了不那么清晰的畫面,底層視覺技術(shù)就會對它進(jìn)行預(yù)處理,豐富細(xì)節(jié),提高清晰度;然后高層視覺技術(shù)就能對畫面進(jìn)行更充分的特點(diǎn)提取,把圖像上的物體“認(rèn)出來”。

至于高層視覺技術(shù),目前最為人所知的應(yīng)用,當(dāng)屬人臉識別。

隨著人工智能、并行處理和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科的發(fā)展,人臉識別也從實(shí)驗(yàn)室走向了工業(yè)界。2015年,人臉識別的熱度一路高歌猛進(jìn):年初,馬云展示了一次“刷臉”支付技術(shù);年末,人臉識別攪動娛樂圈,趙薇老公因司機(jī)騙過人臉識別“被賣房”……

不過,很多業(yè)內(nèi)人士仍有疑問:計算機(jī)視覺在許多應(yīng)用領(lǐng)域還是只充當(dāng)輔助角色——有它挺好,沒它也無妨。而且,識別的穩(wěn)定性仍有待提升。

戴宇榮覺得,這并不意味著計算機(jī)視覺應(yīng)用的普及依然遙遠(yuǎn)。“以計算機(jī)為例,上世紀(jì)八十年代之前,它笨重、巨大,使用復(fù)雜,處在一種不溫不火的狀態(tài)。然而,僅僅20年過去,計算機(jī)就成為家庭標(biāo)配。”

到了大學(xué)教授去工業(yè)界發(fā)展的時候?

“深度學(xué)習(xí)技術(shù)將為計算機(jī)視覺帶來更大的突破。只要我們能夠找到合適的深度學(xué)習(xí)方法,計算機(jī)視覺在日常生活中的應(yīng)用會更普及。”戴宇榮對自己傾心研究的技術(shù)很樂觀。

但是,如何找到這個方法?一些人的選擇是,離開高校,到公司去。“當(dāng)研究成果到了比較成熟、可以在工業(yè)界產(chǎn)生應(yīng)用的時候,便是大學(xué)教授到工業(yè)界發(fā)展的時候。”

戴宇榮覺得,現(xiàn)在到了這個時候。其實(shí),許多計算機(jī)視覺領(lǐng)域的學(xué)界明星也已經(jīng)“縱身一躍”,加入工業(yè)界:紐約大學(xué)的Yann LeCun去了Facebook 的人工智能研究院并擔(dān)任院長;NEC 資深科學(xué)家余凱進(jìn)入百度的深度學(xué)習(xí)研究院……

“公司的產(chǎn)品可以獲得大量數(shù)據(jù)以便訓(xùn)練更好的深度學(xué)習(xí)模型;它更大的計算機(jī)集群還可以加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。”戴宇榮強(qiáng)調(diào),要將研究成果帶入工業(yè)界,需要多個部門通力合作,這不是簡單的申請專利或開放源代碼就能做到的。而且,公司的人才招聘著眼長遠(yuǎn),研究團(tuán)隊彼此之間能夠長期合作。他認(rèn)為,比起大學(xué),一所科技類公司確實(shí)更能給科研人員提供資源和人才上的助力。

如今,計算機(jī)視覺技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到圖像搜索領(lǐng)域;它還可以在智能安防和智能家居上一展身手;再遠(yuǎn)一些,計算機(jī)視覺將成為無人車和無人機(jī)的眼睛,助推無人貨運(yùn)的普及……戴宇榮覺得,未來正在加速前來。

摘自 中國科技網(wǎng)

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