美國康乃爾大學：教導機器人識別人類活動

美國康乃爾大學：教導機器人識別人類活動

作者：駐美國台北經濟文化代表處科技組　現職：駐美國台北經濟文化代表處科技組

康乃爾大學的研究人員正設計一套透過觀察以識別人類活動的機器人程式。電腦科學系助理教授Ashutosh Saxena及他的研究小組表示，他們已經訓練了一部機器人來識別人類12種不同的日常活動，包括刷牙、飲水、在沙發上休息和在電腦上工作。這項研究是Saxena個人機器人研究工作之一。這項研究將發表於近日舊金山人工智慧第25屆會議的「計劃、活動和意圖識別」研討會上。 若我們有一天生活在「聰明屋」（smart house）或者有部機器人在家及辦公室幫忙，那機器人則必須要知道人類平日所做的活動。例如機器人若能辨識爺爺服用過他的關節炎藥，你就不需要再提醒他吃藥的問題。研究人員說明，也有人曾試圖利用錄影機教導機器人來識別人類活動。康奈爾大學的研究小組則利用三度空間相機（3-D camera），大大提高了可靠性，因為它能從背景雜波將人像分開。他們使用一部原本用於控制電動遊戲機人物肢體動作的經濟實惠微軟 Kinect相機。此相機結合了紅外線定寬錄像，以產生一套每個圖像點中有三度空間坐標點的「點雲技術」（point cloud）。為了簡化計算，人的圖像縮簡到只有骨骼。 電腦將人類活動分解，形成一系列的步驟。例如刷牙，可以分解成擠牙膏、手移向口，手上下移動等等小動作。電腦透過多次觀察人類所做的活動來被訓練教導，每次都將人類的活動分解成一連串、小的子活動，並儲存結果，最後就產生出所有觀察的平均結論。為了辨識人在做什麼活動，電腦會不斷分解所觀察到的活動，形成一連串的子活動，然後與其儲存的各種選項作比較。雖然不是每次觀察到的動作都是完全相同，但電腦將每個儲存的子活動串計算出匹配的概率，並選擇最像的一種。在研究實驗中，有四個人在五個包括廚房、客廳和辦公室的環境中，在12個指定活動中，電腦觀察一個已被電腦訓練過的人做活動時，有84％正確識別率，或觀察一個未被電腦訓練過的人做活動，有64％正確識別率。電腦並會剔除那些不合任何已知模式的隨機活動。 研究人員指出，有些人可能覺得機器人這種監測人類活動是一種隱私侵犯，但研究人員提出一個建議，可以教導機器人別進入關著門的房間。

...

瀏覽完整內容，請先 註冊 或 登入會員

謝謝大大分享資訊~~
獲利不少！

感謝大大~~吸收知識

wang19841

酷唷~人工智慧時代的來臨快到了