Hobaneng ho le bohlokoa ho tsebahatsa setšoantšo?
Hoo e ka bang karolo ea 80 lekholong ea litaba tse fumanehang marang-rang li bonahala. U se u ntse u ka qala ho fumana hore na hobaneng ho tšoaea litšoantšo ho ka ba le sebaka sa eona joalo ka morena oa tafole ea litaba. Ebang ke batho ka bomong kapa lik'hamphani, temoho ea setšoantšo sa AI e entse hore ho khonehe ho khetholla lipono tse fumanehang marang-rang ntle le pherekano e nyane. Ho na le linepe tse ka bang limilione tse likete tse 657 tse romelloang selemo se seng le se seng ka dijithale, 'me bongata bo hlaha mecheng ea litaba tsa sechaba. Karolo e ntle ea litšoantšo tseo ke batho ba bapatsang lihlahisoa, le haeba ba etsa joalo ba sa hlokomele. Litaba tse hlahisoang ke basebelisi (UGC) ka mokhoa oa eona o hloekileng ke sesebelisoa se setle bakeng sa lihlahisoa kaha li fana ka mofuta o motle oa papatso.
Ho na le lisebelisoa tsa ho bapatsa ho lemosa lik'hamphani ha ho buuoa ka bareki mecheng ea litaba tsa sechaba, empa ho thoe'ng ka ha papatso ea lihlahisoa e etsahala ntle le mang kapa mang ea tšoaeang mabitso a bona posong ea sechaba? Mona ke moo tlhokomeliso ea setšoantšo sa AI e pakang boleng ba eona. Haeba theknoloji e feptjoa li-database tse nepahetseng, AI e ka tsebahatsa setšoantšo ntle le ho bua ka tag e itseng. Liphetho li bohlokoa haholo hore barekisi ba tsebe ho latela le ho latela seo ba se buang sechabeng.
Ho tsebahatsa litšoantšo ho sebetsa joang?
Joalo ka ha re tseba AI e ka batla liforomo tsa litaba tsa sechaba e batla linepe le ho li bapisa le lisebelisoa tse ngata tsa data. E ntan'o etsa qeto ka setšoantšo se loketseng se ts'oanang ka sekhahla se potlakileng ho feta seo batho ba ka se khonang. Lihlahisoa li sebelisa ho tsebahatsa litšoantšo ho fumana litaba tse tšoanang le tsa bona mecheng ea litaba tsa sechaba. Seo se bolela ho tsebahatsa lets'oao la lebitso kapa ho elelloa ho beoa ha sehlahisoa ka har'a basebelisi ba litaba tsa sechaba. Ho kōpa batho hore ba hlahlobe boitsebiso bo bongata hakaalo hoa khathatsa habonolo. AI ha e tšoenyehe ka phoso ea motho, 'me e khutlisa liphetho tse nepahetseng maemong a ke keng a bapisoa. Kamohelo ea setšoantšo sa AI e beha leihlo seo batho ba se buang ka lebitso ntle le tlhoko ea mongolo. Li-brand tse khonang ho latela mabitso a tsona sechabeng ntle le basebelisi ba hlokang ho ngola lebitso la k'hamphani li tla iphumana li le boemong bo molemo. Monyetla oa ho ingolisa marang-rang ka li-identifiers tse tsebahalang tsa AI o moholo ebile o fana ka tšireletso e ke keng ea bapisoa.
Mona ke mesebetsi e tloaelehileng ea ho lemoha litšoantšo: -
Qalong re tlameha ho fumana hore na data ea setšoantšo e na le ntho e itseng, tšobotsi, kapa ketso e itseng. Hangata mosebetsi ona o ka rarolloa ka matla le ntle le boiteko ba motho, empa o ntse o sa rarolloe ka mokhoa o khotsofatsang ponong ea k'homphieutha bakeng sa nyeoe e akaretsang: lintho tse hanyetsanang maemong a sa tsitsang. Mekhoa e teng ea ho sebetsana le bothata bona e ka rarolloa hantle feela bakeng sa lintho tse itseng, tse kang lintho tse bonolo tsa geometri (mohlala, polyhedra), lifahleho tsa batho, litlhaku tse hatisitsoeng kapa tse ngotsoeng ka letsoho, kapa likoloi, le maemong a itseng, hangata a hlalosoang ka mantsoe. ea khanya e hlakileng, bokamorao, le boemo ba ntho e amanang le khamera. Mefuta e fapaneng ea bothata ba ho lemoha e hlalositsoe libukeng:
• Kananelo ea ntho
Ntho e le 'ngoe kapa tse' maloa tse boletsoeng esale pele kapa tse ithutoang kapa sehlopha sa lintho li ka lemohuoa, hangata hammoho le maemo a tsona a 2D setšoantšong kapa sebopeho sa 3D sebakeng sa ketsahalo.
• Boitsebiso
Ho lemohuoa ketsahalo e le 'ngoe ea ntho e itseng. Mehlala ke ho tsebahatsa sefahleho sa motho kapa monwana ya itseng, kapa boitsebiso ba koloi e itseng.
• Ho lemoha
Lintlha tsa setšoantšo li hlahlojoa bakeng sa boemo bo itseng. Mehlala ke ho lemoha lisele kapa lisele tse sa tloaelehang litšoantšong tsa bongaka kapa ho fumanoa ha koloi ka har'a mokhoa oa ho lefisa litsela. Ho fumana ho ipapisitsoe le lipalo tse bonolo le tse potlakileng ka linako tse ling ho sebelisoa bakeng sa ho fumana libaka tse nyane tsa data e khahlang ea litšoantšo tse ka hlahlobjoang ho ea pele ka mekhoa e thata haholoanyane ea ho hlahisa tlhaloso e nepahetseng.
Ho na le mesebetsi e mengata e ikhethileng e ipapisitseng le kananelo, joalo ka:
• Ho fumana litšoantšo tse thehiloeng ho litaba
Mona ho fumana litšoantšo tsohle ka har'a sehlopha se seholo sa litšoantšo tse nang le litaba tse itseng. Likahare li ka hlalosoa ka mekhoa e fapaneng, mohlala ho latela ho tšoana ho amanang le setšoantšo se lebeletsoeng (mphe litšoantšo tsohle tse tšoanang le setšoantšo sa X), kapa ho latela maemo a holimo a ho batla a fanoeng e le mongolo (mphe litšoantšo tsohle tse nang le matlo a mangata, a nkoa nakong ea mariha, 'me ha a na likoloi ho ona).
• Beha khakanyo
re tlameha ho hakanya boemo kapa chebahalo ea ntho e itseng e amanang le khamera. Mohlala oa kopo bakeng sa mokhoa ona e ka ba ho thusa roboto ho khutlisa lintho ho tsoa lebantang la conveyor maemong a kopano.
• Ho lemoha sebopeho sa mahlo
OCR e leng ho khethollang litlhaku litšoantšong tsa mongolo o hatisitsoeng kapa o ngotsoeng ka letsoho, hangata ka sepheo sa ho khouta mongolo ka mokhoa o eketsehileng le ho nolofalletsa ho hlophisa kapa ho supa Lefapha la Mahlale a Khomphutha le Boenjiniere, Univesithi ea Naha ea Michigan. “Lefapha la Lab la The Pattern Recognition and Image Processing (PRIP) le baithuti ba etsa lipatlisiso ka tšebeliso ea mechini ho lemoha lipaterone kapa lintho. Ho etsoa mekhoa ea ho lemoha lintho, ho fumana hore na ke likarolo life tsa tsona tse li khethollang ho tse ling, le ho rala li-algorithms tse ka sebelisoang ke mochini ho hlophisa. Lisebelisoa tsa bohlokoa li kenyelletsa ho lemoha sefahleho, ho tsebahatsa menoana, tlhahlobo ea setšoantšo sa litokomane, kaho ea mohlala oa 3D, ho tsamaisa liroboto, le ho bona / ho hlahloba lintlha tsa 3D tsa volumetric. Mathata a hajoale a lipatlisiso a kenyelletsa netefatso ea biometric, ho lebela ka boiketsetso le ho lata, HCI e se nang matsoho, mohlala oa sefahleho, watermarking ea dijithale le sebopeho sa tlhahlobo ea litokomane tsa inthaneteng. Liithuti tsa morao-rao tsa laboratoring li sebelitse ho elelloa ho ngola ka letsoho, ho netefatsa litekeno, ho ithuta ka pono, le ho fumana litšoantšo. ”
⦁ Ho Tseba Sefahleho
rea tseba hore litsamaiso tsa ho lemoha sefahleho li ntse li tsoela pele ho tsebahala e le mokhoa oa ho ntša tlhahisoleseding ea biometric. Tlhokomelo ea sefahleho e na le karolo ea bohlokoa lits'ebetsong tsa biometric mme e khahla bakeng sa lits'ebetso tse ngata ho kenyeletsoa leihlo le ts'ireletso. Ka lebaka la kamohelo ea sechaba ka kakaretso ea litšoantšo tsa sefahleho litokomaneng tse sa tšoaneng, ho lemoha sefahleho ho na le monyetla o moholo oa ho fetoha theknoloji ea bayometrike ea moloko o latelang oa khetho.
Mekhoa ea ho Khetholla Litšoantšo
⦁ Tlhahlobo ea motsamao
Mesebetsi e mengata e amana le khakanyo ea motsamao moo tatellano ea setšoantšo e sebetsoang ho hlahisa khakanyo ea lebelo ebang ke sebakeng se seng le se seng setšoantšong kapa sebakeng sa 3D, kapa esita le khamera e hlahisang litšoantšo . Mehlala ea mesebetsi e joalo ke:
⦁ Ego tshisinyo
Ho khetha motsamao o thata oa 3D (ho potoloha le phetolelo) ea khamera ho tsoa ho tatelano ea litšoantšo e hlahisoang ke khamera.
⦁ Ho latela
Ho latedisa ho latela metsamao ya (hangata) sete e nyane ya dithahasello kapa dintho (mohlala, dikoloi kapa batho) ka tatelano ya ditshwantsho.
⦁ Phallo ea mahlo
Sena ke ho fumana, bakeng sa ntlha ka 'ngoe ea setšoantšo, hore na ntlha eo e tsamaea joang ha e bapisoa le sefofane sa setšoantšo, ke hore, motsamao oa sona o bonahalang. Tšisinyeho ena ke phello ea hore na ntlha e tsamaisanang ea 3D e ntse e tsamaea joang sebakeng le hore na kh'amera e tsamaea joang mabapi le sebaka seo.
⦁ Ho tsosolosoa ha sebaka
Ha ho fanoe ka setšoantšo se le seng kapa (hangata) tse ling tsa ketsahalo, kapa video, tokiso e reretsoeng ho etsa komporo ea mofuta oa 3D oa ketsahalo. Boemong bo bonolo ka ho fetisisa mohlala e ka ba sete ea lintlha tsa 3D. Mekhoa e rarahaneng haholoanyane e hlahisa mofuta o felletseng oa holim'a 3D
⦁ Tsosoloso ea setšoantšo
Sepheo sa ho khutlisa setšoantšo ke ho tlosa lerata (lerata la sensor, lerootho le sisinyehang, joalo-joalo) litšoantšong. Mokhoa o bonolo ka ho fetisisa oa ho tlosa lerata ke mefuta e fapaneng ea li-filters tse kang li-low-pass filters kapa li-median filters. Mekhoa e tsoetseng pele haholo e nka mohlala oa hore na libopeho tsa litšoantšo tsa lehae li shebahala joang, mohlala o li khethollang ho lerata. Ka ho qala ka ho hlahloba lintlha tsa setšoantšo ho ea ka libopeho tsa litšoantšo tsa sebaka seo, tse kang mela kapa mathōko, ebe o laola ho sefa ho itšetlehile ka boitsebiso ba sebaka seo ho tloha mohato oa ho hlahloba, hangata ho fumanoa boemo bo betere ba ho tlosa lerata ha bo bapisoa le mekhoa e bonolo. Mohlala lefapheng lena ke ho penta ha bona. Sistimi tse ling ke lits'ebetso tse ikemetseng tse rarollang bothata bo itseng ba ho lekanya kapa ho lemoha, ha tse ling li theha sistimi e nyane ea moralo o moholo, oo, mohlala, o nang le litsamaiso tse nyane tsa taolo ea li-actuator tsa mochini, moralo, polokelo ea litaba, motho- li-interfaces tsa mochine, joalo-joalo Ts'ebetsong e khethehileng ea tsamaiso ea pono ea k'homphieutha e boetse e itšetlehile ka hore na ts'ebetso ea eona e boletsoeng esale pele kapa haeba karolo e itseng ea eona e ka ithutoa kapa ea fetoloa nakong ea ts'ebetso. Leha ho le joalo, ho na le mesebetsi e tloaelehileng e fumanehang lits'ebetsong tse ngata tsa pono ea khomphutha.
Ho ithuta ho tebileng ka ho lemoha litšoantšo
Kamohelo ea setšoantšo e ne e le teng pele ho AI. Leha ho le joalo ntlha ea ho ithuta ka mochini e fetola mekhoa ea ho khetholla ntho kapa sefahleho sa motho. Ho ithuta ka mochini ho sebetsa feela ha ho na le data ea ho e fepa, leha ho le joalo. Bakeng sa boiketsetso bohle ba AI, ho e fa mosebetsi oa ho tsebahatsa litšoantšo ha se kopo e bonolo. Kutloisiso ea rona ea lipono ke tlhaho ea bobeli; ke ntho eo re reretsoeng ho e etsa ho tloha bocheng. Ho botsa mochini o tšoanang ha se ts'ebetso e otlolohileng. Ka lebaka leo, e 'ngoe ea mefuta e tsebahalang haholo ea kananelo ea AI ke convolutional neural network (CNN). CNN ke mokhoa o shebaneng le lipikselse tse haufi le tse ling. Litšoantšo tse haufi-ufi li na le monyetla oa ho amana, ho bolelang hore ntho kapa sefahleho se tsamaisana le setšoantšo se hlakileng haholoanyane.
Le ha li-brand li batla ho etsa chelete ka mecha ea litaba ea sechaba leha ho lemohuoa ha setšoantšo sa AI ho na le melemo e hlakileng, linyeoe tsa ts'ebeliso ea eona li tebile ho feta. Likoloi tse itsamaisang li se li le haufi le ho ba ntho e kholo e latelang lefatšeng la likoloi, 'me theknoloji ea ho lemoha litšoantšo ea AI e thusa ho li matlafatsa. Koloi e itsamaisang e khonang ho lemoha lintho le batho tseleng e le hore e se ke ea oela ho bona ha e etsahale ka bo eona. E hloka ho lemoha litšoantšo ho etsa liqeto tse nang le tsebo. Koloi e 'ngoe le e' ngoe e itsamaisang e kentsoe li-sensor tse 'maloa e le hore e tsebe ho tseba likoloi tse ling tse tsamaeang, bapalami ba libaesekele, batho - ha e le hantle eng kapa eng e ka bakang kotsi. Koloi e iketsetsang eona e lokela ho sebetsana le likotsi tsa tsela ka tsela e tšoanang le eo mokhanni ea nang le phihlelo a sebetsang ka eona. Ho ntse ho na le lintlha tse 'maloa tseo u lokelang ho li lokisa pele likoloi tse itsamaisang li fihla tseleng ka 2020. Empa ha likoloi tsa koloi li kena, ho lemoha setšoantšo sa AI e tla ba e mong oa bakhanni ba ka sehloohong ba ka mor'a bona ba sebetsang ka mokhoa o sireletsehileng.
⦁ Ho fumana litšoantšo
Setšoantšo sa digital se hlahisoa ke li-sensor tsa setšoantšo se le seng kapa tse 'maloa, tseo, ntle le mefuta e sa tšoaneng ea lik'hamera tse nang le leseli, li kenyelletsa li-sensors tse fapaneng, lisebelisoa tsa tomography, radar, lik'hamera tsa ultra-sonic, joalo-joalo Ho itšetlehile ka mofuta oa kutlo, lintlha tse hlahisoang ke setšoantšo. ke setšoantšo se tloaelehileng sa 2D, molumo oa 3D, kapa tatelano ea litšoantšo. Boleng ba pixel hangata bo tsamaellana le matla a khanya bendeng e le 'ngoe kapa tse' maloa tsa spectral (setšoantšo se bohlooho kapa litšoantšo tsa mebala), empa hape li ka amahanngoa le mehato e fapaneng ea 'mele, joalo ka botebo, ho monya kapa ponahalo ea maqhubu a sonic kapa a electromagnetic, kapa resonance ea nyutlelie.
⦁ Ho sebetsa esale pele:
Pele mokhoa oa pono oa k'homphieutha o ka sebelisoa ho data ea setšoantšo e le ho ntša boitsebiso bo itseng, hangata hoa hlokahala ho sebetsana le data e le ho netefatsa hore e khotsofatsa maikutlo a itseng a boletsoeng ke mokhoa. Mehlala ke
1. Re-sampling e le ho netefatsa hore mokhoa oa ho hokahanya litšoantšo o nepahetse.
2. Ho fokotsa lerata e le ho netefatsa hore lerata la sensor ha le hlahise boitsebiso ba bohata.
3. Ntlafatso ea phapano ho netefatsa hore tlhahisoleseling e nepahetseng e ka bonoa.
4. Kemelo ea sekala ho ntlafatsa sebopeho sa setšoantšo ka sekala se loketseng sebakeng sa heno.
⦁ Tlhahiso ea lintlha:
Likarolo tsa setšoantšo maemong a fapaneng a ho rarahana li ntšoa ho data ea setšoantšo. Mehlala e tloaelehileng ea likarolo tse joalo ke mela, mathōko le marako
Lintlha tse khahlang tsa lehae joalo ka likhutlo, li-blobs kapa lintlha. Likarolo tse rarahaneng haholoanyane li ka amana le sebopeho, sebopeho kapa motsamao.
⦁ Ho lemoha/karohano:
Ka nako e 'ngoe ts'ebetsong ho etsoa qeto ea hore na ke lintlha life tsa setšoantšo kapa libaka tsa setšoantšo tse bohlokoa bakeng sa ts'ebetso e tsoelang pele. Mehlala ke
1. Khetho ea sehlopha se itseng sa lintlha tse khahlang
2. Karohano ea sebaka se le seng kapa tse ngata tsa setšoantšo se nang le ntho e itseng e khahlang.
⦁ Ts'ebetso ea boemo bo holimo:
Mothating ona ho kenya hangata ke sete e nyane ea data, mohlala, sehlopha sa lintlha kapa sebaka sa animage seo ho nahanoang hore se na le ntho e itseng. Lisebelisoa tse setseng li sebetsana le, mohlala:
1. Netefatso ea hore data e khotsofatsa likhakanyo tse thehiloeng ho mohlala le ts'ebeliso.
2. Khakanyo ea liparamente tse ikhethileng tsa ts'ebeliso, joalo ka boemo ba ntho kapa boholo ba ntho.
3. Ho arola ntho e fumanoeng ka lihlopha tse fapaneng.Kahoo, ts'ebetso ea litšoantšo e thusa AI ho khetholla setšoantšo le ho arabela ho latela boitsebiso ba setšoantšo.
Bokamoso bo khutsitseng ba litšoantšo
Ha thekenoloji e ntse e ntlafala, temoho ea litšoantšo e tla khutlisa liphetho tse kholo le ho feta. Hlooho ea Thuto ea Mochini ho Lobster, Vladimir Pavlov o re, "Motheo oa lipalo oa ho lemoha lintho o bile teng ka nako e telele, empa menyetla ea thekenoloji ea ho sebelisa li-algorithms tsa pono ea k'homphieutha e hlahile morao tjena. Hajoale, marang-rang a neural a lumella ho etsa li-detectors tse phethahetseng tse khonang ho sebetsa hantle ho feta batho. Jerk e kholo e thibela boteng ba li-dataset tsa litšoantšo tse tšoailoeng bakeng sa koetliso, empa haufinyane, sena e ke ke ea e-ba bothata. Baenjiniere ba pono ea k'homphieutha ba sebetsa ka mafolofolo ho li-algorithms tsa ho ithuta ". Ka bokamoso bo susumelitsoeng haholo ke puisano ea pono, ho lemoha litšoantšo e tla ba ntho ea bohlokoa ka mor'a litšoantšo tse ngata tseo re li bonang. Ka bobeli bophelong ba 'nete le inthaneteng.