Pesquisadores da universidade de Brigham Young (BYU) conseguiram eliminar a necessidade de intervenção humana na parte de identificação de objetos em imagens e videos, criando um algoritmo capaz de faze-lo de forma completamente autônoma. De acordo com Day-Jye Lee, professor de engenharia elétrica e informática, e chefe da pesquisa responsável por desenvolver o tal mecanismo, o algoritmo é capaz de selecionar os elementos “mais importantes” de cada cena analisada.
“Na maioria dos casos, pessoas ficam encarregadas de decidir o que deve ser priorizado e, somente então, um algoritmo é escrito. Com este novo algoritmo, o computador decide quais elementos são importantes em um conjunto de imagens”, explicou o professor.
Lee compara a idéia de ensinar uma criança a diferença entre cães e gatos. Em vez de tentar explicar a diferença , vamos mostrar as crianças as imagens dos animais e eles aprendem por conta própria a distinguir os dois. O algorítimo de reconhecimento de objetos de Lee faz a mesma coisa: em vez de dizer ao computador o que olhar para distinguir entre dois objetos , ele simplesmente o alimentá com um conjunto de imagens e o algorítimo aprende por conta própria.
O estudo, publicado pelo periódico Pattern Recognition, mostra que este sistema possui um desempenho melhor quando comparado a algoritmos que executam tarefas semelhantes (a precisão das identificações ficou em 100%; outros projetos atingiram marcas que variaram de 95 a 98%).
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