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新聞分析:DARPA將開放視覺演算法工具開發成果

上網時間: 2013年09月27日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:DRAPA  機器視覺  視覺演算法  工具  開放 

「機器如何能識別從樹上掉下來的人?」這聽起來是個非常普通、理論性的問題,但對美國國防部高等研究計畫署(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)來說,機器如何能區別敵方戰鬥人員是個“人”還是任何戰場上的物體,就是個很重要的問題。

相同的,車輛如何能識別路上的行人──而且是在任何天候狀況下──對先進駕駛輔助系統(ADAS)的開發廠商來說,也是一個重大挑戰。

儘管嵌入式視覺技術領域在近年來有不少進展,視覺演算法(vision algorithms)仍是一個試驗場,面臨不少難解的問題;而DARPA最近幾年的目標,就是如何在眾多視覺演算法中去蕪存菁,以有助於耗費時間的產生測試對象任務,這對更佳的視覺演算法來說是必要的。

DARPA的「視覺媒介推理(Visual Media Reasoning,VMR)」專案與兩家私人企業──SRI International與Next Century Corporation簽署了合作協議,並完成了兩種通用視覺系統開發工具,其中之一提供具備龐大參數空間的視覺演算法性能自動化評估,另一種則能產生訓練、測試偵查使用的合成影像內容以及識別演算法。

將在10月初於美國波士頓舉行的嵌入式視覺高峰會(Embedded Vision Summit)上,DARPA的專案經理Mike Geertsen將針對VMR專案進行概況簡報,並介紹上述的開發工具。

嵌入式視覺聯盟(Embedded Vision Alliance)創辦人之一Jeff Bier則進一步透露了一項最新進展:「那些工具將會在2013年底或是2014年初,釋出成為 OpenCV 開放源碼電腦視覺軟體程式庫的一部分。」他還加了一句:「你應該很少聽到“DARPA”跟“開放源碼”兩個詞出現在同一個句子裡。」

當然,所謂的開放源碼有很多種不同的程度;但Bier表示,DARPA的想法是真的要將那些通用工具以原始碼的形式讓大眾取得。

DARPA走向開放源碼的舉動,更凸顯了電腦視覺仍處於開發中階段、有許多人正嘗試不同想法與技術的現實。Bier表示,如果你正在尋找最佳視覺演算法,你的挑戰並不只是評估一大堆不同的演算法,還得研究那些演算法各自擁有的「十個不同操作旋鈕」;也就是說:「你可能最後得執行有上千種參數設定的上百個演算法。」

確實,電腦視覺已經不再是學院理論,市場上的視覺演算法、應用程式開發商以及相關社群規模越來越龐大;但根據 Bier的說法,如此的發展已經造成了視覺演算法領域的山頭各立。

在DARPA的VMR專案之下,SRI開發了一種自動化性能特徵化工具,提供了評估影像領域不同演算法性能的有效率方法;這種工具能定義出所選參數設定下的演算法對某個特定影像的性能表現如何,或是評估針對特定演算法與影像的不同參數設定優劣。而另一家參與VRM專案的公司Next Century,則是打造了能產生視覺演算法開發所應用的合成影像開發工具。

為何使用合成影像?

Bier解釋,這些日子以來視訊遊戲所應用的3D合成影像已經非常真實,但視覺演算法開發工程師卻得收集大量的、需要人工註解(annotation)的影像。

為了開發視覺演算法,該種註解資料必須涵蓋物體變化、姿態以及環境狀況,如此電腦視覺系統才能成功地在運作環境中展現性能。Bier表示:「藉由產生這些合成影像──我們知道那些影像的事前資訊(priori),因此能補足視覺演算法開發所需的大量資訊。」

對很多人來說,DARPA將那些視覺工具開放的舉措必然是很新奇的,更重要的是,Bier 預期將會有很多積極的開發商準備排隊取得那些工具。

編譯:Judith Cheng

(參考原文: What? DARPA Does Open-Source?,by Junko Yoshida)





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