Fejlesztjük a belső látást. DR. SZEM EGÉSZSÉGKÖZPONT

Az UCLA fejlesztését biztonsági és termékvizsgálati alkalmazásokban, illetve az autonóm járművekben használhatják fel. Az UCLA Engineering kutatócsoportja nyílt forráskódú számítógépes algoritmust hozott létre, amely a gépi látást az emberi szem teljesítőképességének sokszorosára emeli.

A kutatók szerint a kód egyaránt használható lesz a csúcsmodern biztonsági rendszerek arc- ujjlenyomat- és íriszfelismerő szkennereiben, az önvezető járművek navigációs rendszereiben vagy a nagy sebességű ipari termékvizsgálatok során. Az algoritmus egy matematikai művelet segítségével azonosítja az objektumok kontúrjait, majd felismeri és meghatározza azok tulajdonságait.

Képes a bevitt képek minőségének feljavítására és a tárgytextúrák felismerésére is. LED-lámpatestről készített képek hagyományos módszerrel balra és Phase Stretch Transform algoritmussal fejlesztjük a belső látást A forráskód elérhetővé tétele biztosítja a kutatók számára az együttműködést az algoritmus tanulmányozása, használata, továbbfejlesztése, módosítása és továbbadása céljából.

Az is lehetővé vált a felhasználók számára, hogy az algoritmust saját gépi látásos, alakfelismeréses vagy egyéb képfeldolgozó alkalmazásaikban használják. A Phase Stretch Transform néven ismert algoritmust a fizikai megközelítés ihlette a képek és információk számítógépes feldolgozásához.

Virtuális Személyi Edző

Az algoritmus az UCLA úgynevezett fotonikus időkiterjesztés technológiájából nőtte ki magát, amit eredetileg a rákos sejtek vérben történő ultragyors felderítésére fejlesztettek ki. Segítségével feltárulhat például a LED-lámpatest belső szerkezete, amelyet a hagyományos módszerek előtt eddig elrejtett a lámpa saját fénye, és az űrfényképeken megfigyelhetővé váltak a korábban láthatatlan távoli csillagok is.

Szerző: UCLA.