星论——人类级视觉:电磁波视觉识别法
当前主流的人工智能视觉识别系统依赖预置的形状结构数据库进行物体匹配,但理论上存在更本质的解决方案。
视觉识别的物理基础在于物体表面反射的电磁波特性——颜色本质上是不同波长的电磁波在人眼或传感器中的映射。因此,真正的自动化视觉识别应遵循自然视觉形成机制:首先通过光谱分析获取物体表面的电磁波波长分布(即颜色信息),继而基于同色区域的像素聚类算法自动提取物体轮廓;甚至有可能通过电磁波的波峰和波谷知晓物体材质,这样更增加了物体识别的可靠性,通过持续积累这些动态生成的形状材质特征数据,系统可自主构建并优化物体材质形状的结构数据库。
这种"感知-学习-积累"的闭环系统摆脱了对人工标注数据库的依赖,使机器能像人类视觉系统一样,通过持续与环境交互实现自我进化。
这种基于物理本质的识别范式,有望突破现有技术的局限性。
当前主流的人工智能视觉识别系统依赖预置的形状结构数据库进行物体匹配,但理论上存在更本质的解决方案。
视觉识别的物理基础在于物体表面反射的电磁波特性——颜色本质上是不同波长的电磁波在人眼或传感器中的映射。因此,真正的自动化视觉识别应遵循自然视觉形成机制:首先通过光谱分析获取物体表面的电磁波波长分布(即颜色信息),继而基于同色区域的像素聚类算法自动提取物体轮廓;甚至有可能通过电磁波的波峰和波谷知晓物体材质,这样更增加了物体识别的可靠性,通过持续积累这些动态生成的形状材质特征数据,系统可自主构建并优化物体材质形状的结构数据库。
这种"感知-学习-积累"的闭环系统摆脱了对人工标注数据库的依赖,使机器能像人类视觉系统一样,通过持续与环境交互实现自我进化。
这种基于物理本质的识别范式,有望突破现有技术的局限性。