當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇到場(chǎng)景識(shí)別

機(jī)器學(xué)習(xí)軟件可通過(guò)Google街景圖像來(lái)篩選出城市中獨(dú)特的“視覺(jué)簽名”，如巴黎某建筑的鑄鐵陽(yáng)臺(tái)和圓柱門廊以及倫敦的石頭陽(yáng)臺(tái)和獨(dú)特路牌。

卡耐基梅隆大學(xué)的研究人員正在開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)程序，已識(shí)別如圖中巴黎某建筑三樓的陽(yáng)臺(tái)鐵欄桿、窗欄桿、路燈的形狀以及木門的造型。

卡耐基梅隆大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)程序分析了12個(gè)主要城市的40000幅Google街景圖像，并為每一張圖片挑選出獨(dú)一無(wú)二的“視覺(jué)簽名”。倫敦的建筑兩列通常有很多古典門廊，而巴黎的建筑往往有陽(yáng)臺(tái)欄桿，欄桿通常是石頭做成的，而且往往是在二樓。

但當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)程序放大舊金山和紐約的陽(yáng)臺(tái)的照片時(shí)沒(méi)有發(fā)現(xiàn)像巴黎那樣的“視覺(jué)簽名”，機(jī)器學(xué)習(xí)程序試圖在公路隧道的標(biāo)記和街道上汽車做出區(qū)別。研究人員表示相對(duì)于其他城市美國(guó)城市的建筑大多保持統(tǒng)一性，缺乏建筑自身的獨(dú)特性。

從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度來(lái)看，最大的難題是從大量的視覺(jué)數(shù)據(jù)中篩選出特有的位置，如數(shù)木、混凝土和天空。這就需要需找事物的不同點(diǎn)，例如兩個(gè)城市間陽(yáng)臺(tái)的細(xì)微差別，想發(fā)現(xiàn)細(xì)微差別需要150個(gè)處理器運(yùn)行一夜的時(shí)間來(lái)完成分析。

機(jī)器學(xué)習(xí)程序已經(jīng)提供的功能可正確識(shí)別照片顯示那一刻巴黎83%和布拉格92%的事物（如建筑，植物）。

此項(xiàng)目有卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Alexei Efros領(lǐng)導(dǎo)，成員包含INRIA/Ecole Normale Supérieure。

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