Un investigadores MIT ha desarrollado un nuevo algoritmo de detección de bordes, trabajando más con precisión y más rápido que los métodos anteriores.
En procesamiento de imágenes y adquisición de imágenes, hay apenas un problema más difícil que la limpia detección de áreas de frontera entre dos objetos. Aunque este procedimiento es extremadamente importante: no sólo para la extracción automática de fotografías de las vacaciones, pero también para robots que deben reconocer, por ejemplo, donde la alfombra termina y comienza una persona de pie sobre ella.
Los investigadores del laboratorio de MIT para la inteligencia artificial, CSAIL, el científico del equipo Jason Chang ahora han desarrollado un proceso de control Buscar bordes en grabaciones digitales de hasta 50.000 veces más eficaz que las técnicas anteriores. "Queríamos hacer un algoritmo que tan había segmentado imágenes, gente como ese," dice Chang. De este enfoque, ha desarrollado un proceso que toma varios intentos para determinar los bordes correctos. "Tan venido a lo que haría un humano."
El nuevo algoritmo se basa en un procedimiento estándar, la segmentación de imagen llamado. Aquí, el equipo intenta aproximar los bordes correctos SNB, hasta que encuentra la separación ideal. Solo tiene sin embargo aún demasiado tiempo, así que Chang y su equipo con un trabajo de valoración.
Al examinar los distintos candidatos en factores tales como la separación de color, simplicidad de visualización de aristas o distribución de los píxeles a cada lado de un borde. De esta forma puede ser desde el frente en mutuamente candidatos de proximidad, que no debe conducir al éxito. Con este método, una alta aceleración, que se rindió en condiciones de laboratorio, explica Chang.
Mientras que los algoritmos anteriores encuentran la se una, candidato particularmente exacto, MIT ejecuta el método inicialmente menos precisamente, sino para mucho más eficiente. Curiosamente, algunos acercando muy cerca al ideal se encuentran también bajo los modelos de separación de borde menos precisos.
Si la técnica es realmente lleva a una revolución en el reconocimiento de la imagen, queda por ver sin embargo. Anthony Yezzi, profesor de ingeniería informática en la Universidad de Georgia Tech, aplicaciones añaden que hay innumerables diferentes implementaciones de separación del borde. Sin embargo, la idea de trabajar con muchas iteraciones y procedimientos de evaluación, ha tenido éxito.
Además de las aplicaciones de procesamiento de imágenes, o en el controlador del robot, Chang y su equipo que incluso en el uso de la tecnología en medicina. Cambios de tejido pueden aparecer más por un médico, incluyendo eje temporal. Objetos individuales aún es posible.
Siguiente Chang y sus colegas quieren perfeccionar aún más el algoritmo, antes de que pueda entrar a primeras pruebas adicionales. Representantes de los fabricantes de desarrollo de software de procesamiento de imágenes puede ya interesado en la técnica.
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