Создана система распознавания изображений

комментировать
версия для печати

Европейский научно-исследовательский центр компании Xerox (Xerox Research Centre Europe, XRCE, г Гренобль, Франция) разработал систему распознавания цифровых изображений типовых объектов по определенным категориям.

Xerox разработал систему идентификации изображений широкого спектра, позволяющую отнести типовые изображения, такие, например, как изображения людей, зданий, животных, самолетов и книг, к определенным категориям, передает «Прайм-Тасс». По данным компании, система характеризуется высокой надежностью, быстродействием и простотой использования.

Категоризация изображений аналогична текстовой категоризации, в которой используется контекстная идентификация по ключевым словам. По технологии Xerox категоризация объекта проводится по его ключевым признакам, так называемым «патчам» (patch). Она предусматривает обучение компьютера распознаванию патчей, и затем классификации их по группам. То есть новая система относит распознанное изображение к определенной категории или категориям.

У систем более ранних версий была проблема: они могли перепутать изображения с набором одинаковых патчей, например, изображения комплекта шин и автомобиля. В современной версии программы эта проблема решена — система анализирует ключевые патчи и сопоставляет их с другими областями изображения. То есть программа не перепутает комплект шин с автомобилем, так как будут идентифицированы другие ключевые патчи автомобиля, например фары и окна.

По мнению разработчика, новая система повысит эффективность управления сохраненными электронными изображениями, а также значительно расширит возможности поиска изображений в интернете. В настоящее время поиск в интернете эффективен только в отношении текстовой информации.

Сегодня подобные технологии используются в основном службами безопасности для идентификации личности.

Xerox намерена продолжить работу над расширением возможностей категоризации системы. Предполагается, что в последующих версиях системы будет реализована возможность обработки большего количества визуальных категорий. Предполагается также сделать работу системы более надежной в сложных случаях, когда интересующий объект составляет лишь небольшую часть области наблюдения.

Другие