【探索20 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
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2019年1月11日—除此之外,語意鴻溝、視角/亮度/姿態的變異、複雜背景以及貓的組內變異都是電腦視覺同時面臨的挑戰。為了跨越語意鴻溝,傳統的影像辨識靠的是手工的「 ...
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講師|臺灣大學資工系教授 莊永裕 彙整撰文|連品薰
1969年圖靈獎的得主,人工智慧之父Marvin Minsky,在MIT任教期間曾經招募學生進行一場暑期的研究計畫,功課是「將攝影機連上電腦,讓電腦描述所看到的東西」。這個預計在一個暑假、由一群大學生就能完成的暑假作業,如今卻成了數以萬計的科學家耗時五十年都無法企及的目標。這就是電腦視覺給我們的歷史難題:我們從來沒有想過要怎麼教一個嬰兒如何去「看」,他就天生會了,但現在又該如何去教會一台電腦呢?
●早期影像處理:設計卷積核心
一張影像可以視為一個二維函數f(x,y),在每一個位置(x,y)上都對應到其亮度值。在電腦裡,數位影像可以視為一個二維的陣列,陣列裡的每個方格都對應到一個亮度值。彩色的影像則是紅綠藍三張亮度圖的疊加。但人類並非光是靠著能量的低階資訊就能進行高階的認知判斷,由低階的亮度資訊到高階的語意之間的「語意鴻溝」(semantic gap)便是電腦視覺需要跨越的困難。
在1960年代,科學家尚未有能力讓電腦「認出」這個世界,但他們開始嘗試以濾波器,又稱為卷積(convolution)的方法進行影像處理,包含將圖片模糊化、將邊緣標示出來等。每一種濾鏡都是一個較小的陣列,稱為卷積核心,和輸入影像的陣列作加權總合後,就能對原圖做亮度上的變化。工程師藉由設計不同的卷積,能萃取圖片不同的屬性,來達到不同的目的。
●影像辨識:這是貓咪嗎?
當電腦在圍棋上打敗人類,全世界都為之聳動,但你可知道相較於「認出一隻貓咪」,這對電腦來說可能只是輕而易舉?差異在於資料量。一場圍棋的可能性,大約等於二的六零四次方,但光是一隻貓的圖片可能就有二的八百萬次方種可能性。除此之外,語意鴻溝、視角/亮度/姿態的變異、複雜背景以及貓的組內變異都是電腦視覺同時面臨的挑戰。
為了跨越語意鴻溝,傳統的影像辨識靠的...
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