站长搜索科技讯 8月19日消息 马萨诸塞大学研究人员试图运用几何配对、众包和机器学习来让一种算法学会分辨风格相似的建筑物、家具和其他物体。这将在未来对历史研究、游戏设计和人脸识别等方面产生巨大作用
站长搜索科技讯 8月19日消息 马萨诸塞大学研究人员试图运用几何配对、众包和机器学习来让一种算法学会分辨风格相似的建筑物、家具和其他物体。这将在未来对历史研究、游戏设计和人脸识别等方面产生巨大作用。
即时你从没听说过拜占庭，你大概还是能把一座拜占庭式教堂和一座哥特式教堂区别开来。对于电脑来说，判断建筑之间的风格差异几乎是不可能的事。然而，马萨诸塞大学研究人员试图填补这方面的空白。他们运用几何配对、众包和机器学习来让一种算法学会分辨风格相似的建筑物、家具和其他物体。这对历史学家来说十分有用，他们手上有大量的图片档案需要分类处理。游戏设计者也需要这项技术来自动填充对应历史年代的家具标准。
在调查了大约2500名受访者和核对了超过5万分回复后，该团队判断受访者建筑分类的正确率为85%。根据手上这份数据，他们开发了一种能比较物体形状、物体距离和匹配项的算法。分辨匹配项是最难的部分，例如分辨教堂穹顶，因此该团队使用从人工参与的众包答案库来教导机器。
结果是该算法的建筑风格分辨正确率为90%，和人工分类水平相当。研究人员用这项算法把建筑根据专家已分类好的历史建筑风格，如哥特式，巴洛克式，或者亚细亚式等进行分类。该算法可以根据其他标准进行分类，大大地使鉴定过程自动化。算法同时也能应用于电影特效或游戏设计方面，帮助设计师快速准确地植入场景。的确，它还有潜力应用于人脸识别，使机器能分辨出Sarah Connor和Sara O’Connor。（子萌）
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