Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигацииПерейти к поиску

LEVAN ( L зарабатывание EV erything А бой Н. ружения) является визуальная обработка поисковой системы , разработанная компьютерными учеными из шестигранного института искусственного интеллекта в Сиэтле и Университета штата Вашингтон . Он способен обучать себя любой визуальной концепции без какого-либо наблюдения человека во время работы. LEVAN узнает, какие термины имеют отношение к делу, анализируя содержание изображений, найденных в Интернете, и выявляя характерные закономерности в них с помощью алгоритмов распознавания. Средства на исследования LEVAN предоставлены США.Управление военно-морских исследований и Национальный научный фонд . Первоначально он был выпущен в марте, и по состоянию на 21 июня 2014 года пользователи могут просматривать с его помощью библиотеку, содержащую около 175 концепций. [1]

Операция

LEVAN работает, связывая текстовые данные с визуальными данными. После предоставления ему текстовой записи, программа затем просматривает многочисленные книги и изображения, идентифицирует все возможные варианты концепции и отображает результаты в виде подробного списка изображений, которые имеют единообразный внешний вид. Исследовательская группа предложила два основных подхода, называемых осями. Ось «все» соответствует всевозможным вариациям внешнего вида концепции, а ось «все» соответствует диапазону различных концепций, для которых необходимо изучить визуальные модели. Другой алгоритм отвечает за уточнение слов, не соответствующих визуальным данным. [2]

По состоянию на июнь 2014 года система работает как архив. [3]

Планы на будущее

В будущем разработчики программы намерены выпустить ее как программу с открытым исходным кодом и в конечном итоге предложить приложение для смартфонов, которое будет доступно в образовательных целях и упростит создание информационного банка для помощи исследователям в сообществе компьютерного зрения. Приложение для телефона будет нацелено на быструю категоризацию и разметку изображений для архивирования. [4]

Исследователи представят проект в конце июня 2014 года на ежегодной конференции «Компьютерное зрение и распознавание образов» в Колумбусе, штат Огайо . [1]

Ссылки

Внешние ссылки