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Des scientifiques russes créent accidentellement un algorithme universel de vision par ordinateur

Image d’archives

Les chercheurs développaient une application de numérisation de documents

Artyom Korotayev/TASS

MOSCOU, 12 février – Les mathématiciens et programmeurs russes ont développé un réseau neuronal universel qui peut améliorer les systèmes de vision des drones informatiques, alors qu’ils développaient une application de numérisation de documents sur smartphone, explique le service de presse de la société Smart Engines.

« Pour le dire en termes simples, la nouvelle architecture met en œuvre les lois de la perspective [optique] comme des contraintes mathématiques. Cette nouvelle approche permet une perception intuitive des lois géométriques du monde physique tridimensionnel, des lois de la perspective et du changement de scène dynamique en se déplaçant, » déclare l’entreprise.

Au cours des dernières années, les scientifiques ont développé des dizaines de réseaux de neurones, capables de reconnaître les obstacles et de calculer la trajectoire de mouvement optimale pour les voitures autonomes, les drones et autres gadgets qui ont besoin de « voir » le monde environnant et de le classer en différentes catégories.

Par exemple, ces systèmes sont utilisés pour la numérisation automatique de documents, le contrôle de la qualité de la production dans les usines et le nombre de visiteurs dans les restaurants. Ces systèmes sont généralement optimisés pour une seule tâche, et ils ont tendance à être plutôt mauvais pour différentes tâches.

Une équipe de scientifiques russes, dirigée par Dmitry Nikolayev et Vladimir Arlazarov, chefs de laboratoire de l’Institut des problèmes de transmission de l’information et du centre de recherche fédéral « Informatique et contrôle » de l’Académie russe des sciences, a accidentellement créé un réseau neuronal universel, qui est tout aussi bon à résoudre toutes ces tâches. Les chercheurs développaient une application de numérisation de documents.

Réseau de neurones «yeux»

Les scientifiques expliquent que la principale difficulté dans le développement d’une telle application est que les utilisateurs rendent la photo de document non parfaitement plate, mais sous un certain angle. En conséquence, l’algorithme ne voit pas une image plate, mais une image 3D avec une sorte de perspective.

Ce n’est généralement pas un problème pour l’homme, mais le développement de systèmes d’intelligence artificielle, capables de résoudre cette tâche simple, nécessite généralement l’introduction de plusieurs dizaines voire plusieurs centaines de couches de neurones. Cela augmente considérablement la consommation d’énergie du système, les rendant impropres aux appareils mobiles et empêche la création de réseaux neuronaux universels.

Arlazarov, Nikolayev et leurs collègues ont résolu ce problème en utilisant plusieurs nouveaux principes mathématiques, y compris la soi-disant transformée de Hough – un algorithme développé par le mathématicien des Etats-Unis d’Amérique Paul Hough au milieu du 20ème siècle pour l’analyse d’image du détecteur de particules à chambre à bulles.

Cet ensemble de formules permet de retrouver des lignes droites et certains types de figures géométriques dans une image, reçue d’un smartphone ou d’une caméra drone. En introduisant l’algorithme dans l’une des couches du réseau neuronal, les scientifiques ont créé un système universel, tout aussi bon pour résoudre toutes les tâches de vision par ordinateur les plus importantes. Les premiers tests ont révélé que le système est cent fois plus efficace que le système U-net classique.

Selon les chercheurs, cet algorithme pourrait être appliqué non seulement pour la numérisation de documents ou l’amélioration de drones et de voitures autonomes, mais pour l’analyse d’images de tomographie médicale et d’images d’autres branches de la science où la vision par ordinateur n’est pas encore utilisée.

Traduction : MIRASTNEWS

Source : TASS

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