Pomme ou poire ? Café ou thé ? Des questions à laquelle les robots domestiques vont devoir savoir répondre à l’avenir pour prouver leur efficacité. Or, aujourd’hui, ces machines ne sont pas encore capables d’identifier rapidement des objets dans des environnements encombrés. Des chercheurs du MIT ont trouvé un moyen prometteur d’y remédier, comme ils l’expliquent dans un article à paraître de la revue International Journal of Robotics Research.
L’équipe a rassemblé sur une même table une trentaine d’images présentant parfois le même objet. Et ils ont démontré qu’un algorithme prêt à l’emploi pouvait quadrupler sa capacité d’identification, à condition d’agréger différentes perspectives du même objet.
Mais ce n’est pas tout. Ils ont réussi à développer un nouvel algorithme dix fois plus rapide que ceux qui sont utilisés actuellement dans les systèmes de vision par ordinateur. Tout simplement en réduisant le nombre d’hypothèses d’occurrences retenues à chaque étape par l’algorithme lorsqu’il compare toutes les images. Un moyen de réduire considérablement le temps de calcul sans pour autant perdre en fiabilité, ce qui rendrait possible une utilisation en temps réel de ce nouveau système de vision par ordinateur
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