Специалисты разработали методику, улучшающую «компьютерное зрение»

Исследователи из Университета штата Северная Каролина разработали новую методику, улучшающую технологию «компьютерного зрения», необходимого для определения отдельных объектов в изображении.

Данный процесс носит название сегментация. Обработка изображений и компьютерное зрение имеют важное значение во многих сферах, от автономных транспортных средств до обнаружения аномалий в области медицинской визуализации.

Технология компьютерного зрения использует алгоритмы для выделения объекта в изображении. Например, чтобы выделить контур пешехода на фоне оживленной улицы. Эти алгоритмы основываются на определенных параметрах – запрограммированных значениях изображения. 

Например, если происходит сдвиг цвета, который пересекает определенный порог, программа компьютерного зрения будет интерпретировать это как разделительную линию между двумя объектами, при этом конкретный пороговый уровень является одним из параметров алгоритма. Однако в этом заключалась проблема. 

Даже небольшие изменения в качестве параметра приводили к очень разным результатам компьютерного зрения. Например, если человек переходит улицу или заходит в комнату из затененных территорий, которые будут влиять на цвет, который «видит» компьютер, его лицо может «исчезать» и появляться, поэтому человек может интерпретироваться совместно с тенью как единый, большой объект, вроде автомобиля.

По словам Эдгара Лобатона, доцента кафедры электротехники и вычислительного инжиниринга, некоторые параметры алгоритма могут работать лучше, чем другие в той или иной совокупности обстоятельств, и ставилась задача по поиску решения, позволяющего объединить несколько параметров и алгоритмов для создания улучшенной сегментации изображений с помощью программ компьютерного зрения. 

Группа ученых разработала метод, который собирает данные сегментации из множества алгоритмов и агрегирует их, создавая новую версию изображения. Это новое изображение затем сегментируется снова, на основе того, насколько постоянен любой сегмент.

Тем не менее, характер этой работы не совпадает с существующими метриками для измерения точности компьютерного зрения. Таким образом, теперь необходимо разработать новые средства оценки точности компьютерного зрения, что и станет следующим этапом проекта.

Лобатон отмечает, что новый метод сегментирования изображения может быть использован в режиме реального времени, с обработкой 30 кадров в секунду, что обусловлено тем, что большинство вычислительных шагов могут выполняться параллельно, а не последовательно. Отчет об исследовании будет представлен 1 июля на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов в Лас-Вегасе.