图像识别

为什么图像识别AI会犯这些“低级错误”?

目前的人工智能技术已经非常擅长识别图像中的物体,但仍然很容易犯些“低级错误”。在部分情况下,只需在人眼不可见的静态噪声中添加一些可选的笔触或图层,就可以“愚弄”AI图像识别系统,这有时甚至会造成致命的后果。

图像识别中的深度学习

来源:《中国计算机学会通讯》
作者: 王晓刚

1、深度学习发展历史

深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代,曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理解决各种机器学习问题。1986年,鲁梅尔哈特(Rumelhart)、欣顿(Hinton)和威廉姆斯(Williams)在《自然》杂志发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络,该算法直到今天仍被广泛应用。

神经网络有大量参数,经常发生过拟合问题,虽然其识别结果在训练集上准确率很高,但在测试集上效果却很差。这是因为当时的训练数据集规模都较小,加之计算资源有限,即便是训练一个较小的网络也需要很长的时间。与其他模型相比,神经网络并未在识别准确率上体现出明显的优势。

图像识别的未来:机遇与挑战并存

本文转载自公众号微软研究院AI头条(ID:MSRAsia)
本文作者:代季峰、林思德、郭百宁

编者按:自1998年成立以来,微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展。在建院20周年之际,我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章,以各自领域的前瞻视角,从机器学习、计算机视觉、系统架构、图形学、自然语言处理等多个方向出发,试图描绘一幅未来科技蓝图。

在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进,但在进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。

识别图像对人类来说是件极容易的事情,但是对机器而言,这也经历了漫长岁月。

在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进。例如,在PASCAL VOC物体检测基准测试中,检测器的性能从平均准确率30%飙升到了今天的超过90%。对于图像分类,在极具挑战性的ImageNet数据集上,目前先进算法的表现甚至超过了人类。

图像识别过程(概念)

图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

(1)图像采样

图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

(2)图像增强