美開發(fā)出基于熱映像的圖像分割算法

　　據(jù)美國(guó)每日科學(xué)網(wǎng)6月21日?qǐng)?bào)道，美國(guó)普渡大學(xué)的研究人員開發(fā)出一種基于熱映像的計(jì)算機(jī)圖像分割算法，可使計(jì)算機(jī)迅速識(shí)別出物體的外形，即便其發(fā)生扭曲或輕度變形也不會(huì)受到影響。該技術(shù)將使機(jī)器視覺與人類視覺更加接近，可廣泛應(yīng)用于圖像搜索、醫(yī)療影像以及無(wú)人機(jī)制造等多個(gè)領(lǐng)域。詳細(xì)研究結(jié)果將分為兩篇論文，在6月21日至23日舉行的IEEE（美國(guó)電氣及電子工程師學(xué)會(huì)）計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別大會(huì)上予以公布。

　　人類能夠很容易把一個(gè)三維物體從背景中識(shí)別出來，也能輕松地識(shí)別出它的部分和整體。但這對(duì)計(jì)算機(jī)來說就比較復(fù)雜：按照目前的計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)，必須事先告訴計(jì)算機(jī)目標(biāo)物體外形的初始信息以及可以將其分割成多少片段，而后通過一定的算法將已知圖像與未知圖像進(jìn)行對(duì)比，最終通過篩選識(shí)別出目標(biāo)。新算法更接近于人類，是一種無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（計(jì)算機(jī)或是機(jī)器人在無(wú)需任何事前訓(xùn)練的情況下就能具有感知和學(xué)習(xí)能力）技術(shù)，計(jì)算機(jī)可自行估計(jì)可分割的段數(shù)而無(wú)需預(yù)先提供。

　　負(fù)責(zé)該項(xiàng)研究的美國(guó)普渡大學(xué)機(jī)械工程學(xué)教授卡西克·拉馬尼說，新算法采用了兩種新技術(shù)，分別被稱為熱圖和熱分布。由于熱量會(huì)沿物體表面進(jìn)行擴(kuò)散，并準(zhǔn)確地顯示出物體的外形，通過這種“智能熱力”，該算法就能模擬出熱量沿物體表面從一點(diǎn)到另一點(diǎn)的流動(dòng)，從而描述出物體的形狀。其工作原理是，為了便于描述和識(shí)別，首先將圖像分割成眾多三角形狀的網(wǎng)格，再通過計(jì)算網(wǎng)格間流動(dòng)的熱量來識(shí)別出物體的外形。該方法不但可用于對(duì)實(shí)際熱量的跟蹤，還能按照相應(yīng)的原理對(duì)熱量的流動(dòng)進(jìn)行模擬。拉馬尼說，該技術(shù)是站在巨人的肩膀上才得以產(chǎn)生的。愛因斯坦對(duì)熱擴(kuò)散理論的貢獻(xiàn)和法國(guó)物理學(xué)家傅立葉對(duì)熱在固體中傳播的研究都為該算法提供了巨大的幫助。

　　實(shí)驗(yàn)中，研究人員利用該算法對(duì)包括手、人形模型和半人馬模型等多種復(fù)雜形狀的物體進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出這些物體，即便其發(fā)生扭曲或輕度變形也不會(huì)受到影響。此外，該算法還能忽略由激光掃描不完整或其他錯(cuò)誤數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的“噪音”。

　　研究人員稱，該技術(shù)潛力巨大，可廣泛應(yīng)用于圖像搜索、機(jī)器人視覺和導(dǎo)航、3D醫(yī)學(xué)影像、無(wú)人機(jī)制造、多媒體游戲機(jī)、動(dòng)畫電影人物創(chuàng)作等多個(gè)領(lǐng)域。