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俄罗斯科学家研发出具有“人眼”识别功能的神经网
2017/09/15
    近年来,各种能够识别图像上的不同目标并进行分类的机器视觉系统层出不穷。基于该项技术的现代机器人、搜索引擎和无人机应用广泛,如在运送包裹时绕开障碍物或锁定目标客户。
  纵使该领域成绩斐然,但科学家至今仍未参透人和动物的视觉奥秘,也不清楚人眼是如何自动分类并识别那些甚至从未见过的对象。对于神经生理学家和心理学家而言,人类意识、对现实的感知和视觉的诸多特质依旧是未解之谜。例如,人类为何能够轻松自如地在大量目标中分辨出与众不同者,但在少量相似目标中寻找特定对象却较为困难?科学家长期以来对此争论不休。
  据俄新社9月4日消息,俄科院生物数学问题研究所(位于莫斯科州普希金诺市)的科学家在研究人的视觉问题上取得突破,研发出了具有 “人眼”识别功能的神经网。该神经网能够控制自己的“视线”,以类似人眼和人脑的处理方式在感知到的图像上寻找目标。有关该项研究的文章发表在Neural Networks期刊上。
  研究者之一雅科夫·卡扎诺维奇表示,该神经网模型对人眼在感知到的图像上寻找和识别目标这一相当复杂的认知过程作出了意想不到的简明解释,能够帮助神经生理学家探寻人的视觉究竟如何运作。
  该神经网模型的最主要特点在于:它是一个由许多相对独立的结构单元组成的 “群体”,神经元在各结构单元中产生特殊波动。其中一个结构单元担任“指挥”,管理“群体”中其他单元的运行并分派任务,而其他结构单元实际上就是神经网在图像中“看到”的目标。
  “群体”经常为了影响“指挥”乃至整个神经网的运作而相互竞争。据卡扎诺维奇的实验和计算数据显示,上述竞争几乎完美地反映出人的视觉工作原理,与人在寻找不同“对比度”的目标时,其视线在图像上的游移过程相似。
  科学家希望该模型能够帮助神经生理学家寻找到人脑和猴脑中的类似结构,理解它们的运作模式,进而促进“自然”机器视觉系统的研发。
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