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| | 计算机视觉技术获重大进展 可根据两维图片自动构建出立体场景 |
对大部分人来说，用普通照片来判断真实世界中各物体间的相互位置关系是很容易的事，但要教会计算机拥有同样的本领则异常困难，长期以来，科学家一直未能解决这个难题。美国卡内基—梅隆大学计算机学院的研究人员近日终于探索出一条途径，可以帮助计算机认识、理解物体不同表面与几何形状间的逻辑关系，自动重建出真实场景。专家认为，这一成果将会在机器人制造、智能交通、现场监视、图像处理和数字娱乐等领域获得广泛应用。
该校计算机学院机器人研究所的科学家首先利用机器学习技术，教会了计算机如何从视觉上区别出野外景物照片中的垂直面和水平面，然后，让计算机明了不同表面的位置和相互间的关系，再依据物体的形状、阴影和其他特性进行统计学处理。同时，研究人员在程序中加入真实环境中的限制条件，比如天空是蓝色的、地平线是水平的、大部分物体位于地面等，最后由计算机借助联想，构建出现实场景中的三维立体图。研究人员表示，从照片中识别出物体的垂直面和水平面并弄清它们相互间的位置关系，对于认识实际物体几何形状间的逻辑关系很重要。他们发现，照片中的典型景物大部分拥有水平和垂直表面，倾斜表面只占3％。
计算机视觉技术是目前计算机科学中一个非常活跃的领域。由于人类可感知的信息大多数来自视觉，因此，如果能对视觉进行计算机处理，则对实现人工智能技术的发展十分重要。卡内基—梅隆大学所取得的进展已受到学术界的高度评价，被认为是该领域的一大突破，有关论文将于本月17日在IEEE计算机学会召开的学术研讨会上发布。 |
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