Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Search the Community

Showing results for tags 'rozpoznawanie obrazów'.



More search options

  • Search By Tags

    Type tags separated by commas.
  • Search By Author

Content Type


Forums

  • Nasza społeczność
    • Sprawy administracyjne i inne
    • Luźne gatki
  • Komentarze do wiadomości
    • Medycyna
    • Technologia
    • Psychologia
    • Zdrowie i uroda
    • Bezpieczeństwo IT
    • Nauki przyrodnicze
    • Astronomia i fizyka
    • Humanistyka
    • Ciekawostki
  • Artykuły
    • Artykuły
  • Inne
    • Wywiady
    • Książki

Find results in...

Find results that contain...


Date Created

  • Start

    End


Last Updated

  • Start

    End


Filter by number of...

Joined

  • Start

    End


Group


Adres URL


Skype


ICQ


Jabber


MSN


AIM


Yahoo


Lokalizacja


Zainteresowania

Found 2 results

  1. Obecnie wykorzystywane technologie rozpoznawania obrazów bazują na sztucznej inteligencji. Komputery uczą się odróżniać na zdjęciach i filmach różne przedmioty, ludzi czy zwierzęta. Problem jednak w tym, że proces ten wymaga dużych mocy obliczeniowej i dużych ilości energii, przez co systemy takie nie będą nadawały się np. do przyszłych przenośnych urządzeń medycznych. Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda zaprojektowali system, który potrafi znacznie szybciej klasyfikować obrazy, używając przy tym znacznie mniej energii. Samochody autonomiczne mają pod masą dość duże, dość powolne i zużywające dużo energii komputery, mówi profesor Gordon Wetzstein, który stał na czele grupy badawczej. W przyszłości będziemy potrzebowali czegoś szybszego i mniejszego. Wetzstein i Julie Chang postanowili wykonać taki właśnie krok ku przyszłości, tworząc rodzaj optyczno-elektrycznego komputera wyspecjalizowanego w analizie obrazów. Pierwszą warstwą ich prototypowej kamery jest warstwa optyczna, która wstępnie przetwarza obraz. Warstwa druga to tradycyjny komputer. W warstwie optycznej ma miejsce fizyczne przetwarzanie danych z obrazu, który jest po prostu filtrowany na różne sposoby. Jako, że proces ten ma miejsce w miarę przechodzenia światła przez kolejne filtry, całość odbywa się z olbrzymią prędkością i nie wymaga zasilania. Przekazaliśmy optyce część zadań wykonywanych dotychczas przez procesory i sztuczną inteligencję, mówi Chang. W wyniku takiego podejścia cały system ma do przeprowadzenia znacznie mniej obliczeń, znacznie rzadziej odwołuje się do pamięci, a całość trwa znacznie szybciej. Dzięki pominięciu wstępnego przetwarzania obrazu przez procesor osiągnięto wiele korzyści. Pominęliśmy miliony obliczeń, a wszystko to z prędkością światła, mówi Wetzstein. Testy pokazały, że zbudowany prototyp może konkurować pod względem prędkości i dokładności z obecnie używanymi systemami rozpoznawania obrazu. I wystarczy mu do tego znacznie mniej obliczeń. Bez problemu rozpoznawał samoloty, samochody, koty, psy i wiele innych obiektów. Prototyp jest duży, jednak jesto twórcy nie wykluczają, że w przyszłości zostanie zminiaturyzowany na tyle, by mieścić się w kamerze wideo. Przyszłe wersje naszego systemu będzie można wykorzystać do szybkiego podejmowania decyzji np. przez samochody autonomiczne, dodaje Wetzstein. « powrót do artykułu
  2. Im dalej w las, tym więcej drzew, a drzewa zasłaniają nam las - tak można by podsumować kłopoty, jakich przysparza nam dalszy rozwój nauki. Wykonanie koniecznych pomiarów, czy eksperymentów wymaga coraz większych nakładów i rozwiązywania różnych technicznych kłopotów. Dotyczy to także astronomii kosmologii, dlatego NASA postanowiła zaprząc do pomocy chętnych naukowców z zupełnie innych dziedzin. Jedną z największych zagadek kosmologii jest ciemna materia i ciemna energia. To one tworzą większość masy naszego wszechświata, odpowiednio 24 procent i 72 procent, ponieważ materia, jaką znamy, to zaledwie cztery procent. Ciemna materia prawdopodobnie przenika się ze zwykłą, ale oddziałuje z nią grawitacyjnie, podczas gdy jeszcze bardziej tajemnicza ciemna energia zamiast przyciągać - odpycha. Nie mogąc w sposób fizyczny ich „pomacać", naukowcy chcą zbadać ich rozłożenie we Wszechświecie opierając się na ich grawitacyjnym oddziaływaniu na obiekty kosmiczne, zwłaszcza galaktyki. Metoda ta oparta jest o znane powszechnie soczewkowanie grawitacyjne, przewidziane jeszcze przez Einsteina, czyli zakrzywianie biegu promieni światła przez obiekty o dużej masie. Obraz odległych galaktyk i gwiazd, jaki obserwujemy, jest zniekształcony przez taki właśnie efekt soczewkowania. Czasami taka galaktyka lub gwiazda wydaje się powiększona, czasem przekrzywiona, często zniekształcenie jest tak drobne, że niewidoczne dla gołego oka. Analiza tych zniekształceń mogłaby powiedzieć nam wiele o strukturze przestrzeni, ale zagadnienie przekracza możliwości nie tylko pojedynczego badacza, ale dowolnego zespołu. A do problemu dochodzi jeszcze kwestia niedoskonałości naszych przyrządów - najlepsze nawet teleskopy wprowadzają własne zniekształcenia, często większe od tych pochodzących od soczewkowania, które trzeba odfiltrować. Dlatego 3 grudnia NASA ogłosiła otwarty konkurs dla naukowców różnych specjalności, którzy chcieliby zmierzyć się z tym zagadnieniem. Na rozwiązanie czekają „galaktyczne puzzle", każde złożone z tysięcy obrazów. W istocie problem jest zbliżony do innego ciekawego, a popularnego ostatnio zagadnienia, jakim jest zautomatyzowane rozpoznawanie i analizowanie obrazów (na przykład twarzy) przez zaawansowane algorytmy. To może być ciekawe wyzwanie dla inżynierów i naukowców różnych specjalności, chętnych do podejścia interdyscyplinarnego. Na rozwiązanie zagadek chętni mają dziewięć miesięcy, zwycięzca zostanie ogłoszony na specjalnej gali i oprócz satysfakcji i chwały otrzyma okolicznościowe gadżety. Pełne informacje można znaleźć na oficjalnej stronie GREAT 2010 (GRavitational lEnsing Accuracy Testing). Nie jest to pierwsze takie „powszechne ruszenie", ogłoszone przez NASA, pierwszy otwarty konkurs ogłoszono w 2008 roku, a dzięki wartościowym efektom zdecydowano się kontynuować pomysł w postaci corocznej tradycji.
×
×
  • Create New...