河大科研团队提出人工智能视觉系统新方法
人体超过80%的信息是通过眼睛从外部接收，视觉系统也是生物最重要的神经系统。在如今的人工智能(AI)技术中，通常使用图像传感器采集图像数据，但是图像传感器需要持续实时检测图像，这与人类视觉系统相比产生了大量冗余数据。 为了解决这一难题，河北大学电子信息工程学院教授闫小兵团队受生物视觉系统工作模式的启发，提出了一种完全基于忆阻器的人工视觉感知神经系统（AVPNS），它由光电忆阻器和阈值开关（TS）忆阻器组成，分别模拟神经系统的神经突触和神经元。该系统成功模仿了生物视觉系统的基本功能，实现了图像感知。 近日，该成果在国际知名期刊ACS Nano在线发表。 研究团队还将该系统概念性地应用在了无人驾驶汽车中，模拟了无人驾驶汽车会车过程中的汽车速度的自我调节过程。该成果表明基于忆阻器的硬件系统可以准确的模拟生物视觉神经系统的功能，从而扩展忆阻器在AI中的应用范围，为人工神经系统的研究提供了全新的思路。 闫小兵与复旦大学研究......阅读全文
新型人工视觉装置助患者重新“看”到图像
日本大阪大学和奈良科技研究所的专家日前研制出一种人工视觉装置，可将视觉信号传达到盲人和视觉障碍者的大脑中。 据日本媒体2月11日报道，这种装置所用的一副太阳镜上装有扫描摄像机和一个电子装置，可将眼前的物体图像变成数字信号，而先前借助微创手术植入眼睛玻璃体的电极可依据这些数字信号刺激视觉神经，当由此产
解码大脑信号再现视觉图像
是否有可能仅根据大脑信号，就完全重建某人所看到的内容？瑞士洛桑联邦理工学院研究人员朝着这个方向迈出了重要的一步，他们引入了一种新算法构建的人工神经网络模型，能以令人印象深刻的准确度捕捉大脑动态。该研究发表在最新一期《自然》杂志上。这种新颖的机器学习算法——CEBRA植根于数学，可学习神经代码中的隐藏
机器视觉系统的图像采集相关
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或 AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采
“所想即所见”，解码大脑信号再现视觉图像
是否有可能仅根据大脑信号，就完全重建某人所看到的内容？瑞士洛桑联邦理工学院研究人员朝着这个方向迈出了重要的一步，他们引入了一种新算法构建的人工神经网络模型，能以令人印象深刻的准确度捕捉大脑动态。该研究发表在最新一期《自然》杂志上。这种新颖的机器学习算法CEBRA植根于数学，可学习神经代码中的隐藏结构
人工突触成功模仿人类彩色视觉
日本东京理科大学团队成功开发出一种具有极高颜色分辨能力的自供电人工突触，其颜色识别能力已经非常接近人眼，标志着人们在计算机之“眼”研究领域迈出重要一步。相关成果已发表在最新一期《科学报告》上。人工智能的快速发展对机器视觉提出了更高要求。然而，处理每秒产生的大量视觉数据需要消耗大量电力、存储空间和计算
三维空间的立体视觉图像
体视显微镜是由一个共用的初级物镜，对物体成像后的两个光束被两组中间物镜亦称变焦镜分开，并组成一定的角度称为体视角一般为12度--15度，再经各自的目镜成像，它的倍率变化是由改变中间镜组之间的距离而获得，利用双通道光路，双目镜筒中的左右两光束不是平行，而是具有一定的夹角，为左右两眼提供一个具有立体感的
人工智能的五大“视觉”难题
近年来，图像识别水平的快速提升推动人工智能热潮形成，图像识别技术的突破不仅提高了计算机对人脸、文字、指纹及生物特征、医学图片等识别的准确率，而且进一步推动了安全监控、智能交通、无人机、智能制造等广泛领域的发展。但也遇到进一步发展，如可解释、可分析综合、可设计仿真等等挑战。 对此，在中国工程院信
研发人工光感受器助力视觉恢复
复旦大学脑科学研究院研究员张嘉漪课题组和先进材料实验室教授郑耿锋课题组合作，将光敏纳米线阵列植入盲小鼠眼底，使其恢复视觉。相关成果近日在线发表于《自然—通讯》。 视网膜中对光敏感的感受细胞（光感受器）受光照射产生电信号启动视觉过程。由于光感受器不能自行修复，一旦损伤或退变（如常见的黄斑变性
研发人工光感受器助力视觉恢复
复旦大学脑科学研究院研究员张嘉漪课题组和先进材料实验室教授郑耿锋课题组合作，将光敏纳米线阵列植入盲小鼠眼底，使其恢复视觉。相关成果近日在线发表于《自然—通讯》。 视网膜中对光敏感的感受细胞（光感受器）受光照射产生电信号启动视觉过程。由于光感受器不能自行修复，一旦损伤或退变（如常见的黄斑变性
人工智能视觉识别结算系统的研究发展
图像识别（视觉识别）技术是人工智能的一个重要领域，它是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，过程可分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器的设计和分类决策。图像识别算法一般采用机器学习方法，模拟人脑进行识别的方式，毕竟机器和人脑对同一个物体的认知方式存在根本的不同之处，靠机器来辨识物体本身就
仿生视觉适应领域取得新进展－提供人工视觉构建新思路
图1（a）人体视觉适应的原理示意图，（b）OAAT的器件结构图，（c）OAAT的光强依赖适应性曲线 在国家自然科学基金项目（批准号：22021002、62075224、62001454）等的资助下，中国科学院化学研究所朱道本研究员和狄重安研究员团队在仿生视觉适应领域取得进展。研究成果以“光强依赖的
研究构建超万张人类图像数据库，评估AI视觉偏见
国际知名学术期刊《自然》最新发表一篇人工智能(AI)研究论文，提出并构建了一个超过1万张人类图像的数据库，旨在评估AI模型在以人为本的计算机视觉领域中的偏见。这一“公平的以人类为中心的图像基准”(FHIBE)由索尼AI团队开发，其采用符合伦理手段获取、基于用户同意的数据集，可用于评估以人为中心的计算
取代医生？FDA批准人工智能分析心脏图像
总部位于美国旧金山的Arterys是一家在基于云的医学成像软件行业领先的公司，其致力于通过强大的云计算工具来处理大量的数据以改变现有的诊断流程，帮助医生更快和更准确地决定治疗方案。 近日，Arterys公司旗下的产品Arterys Cardio DL获得FDA批准，用于分析心脏核磁共振图像。这
中国科大在实现哺乳动物裸眼红外图像视觉上取得进展
中国科学技术大学生命科学与医学部薛天教授研究组与美国马萨诸塞州州立大学医学院（University of Massachusetts Medical School）韩纲教授研究组合作，结合视觉神经生物医学与创新纳米技术，首次实现动物裸眼红外光感知和红外图像视觉能力。该研究成果于2019年2月28
人工智能实验室－图像识别新服务
AWS表示，计划开设一个新的机器学习实验室名为“ML Solutions Lab”，将让专家与客户一起共同致力于构建新的基于人工智能的技术。此外，Amazon还表示，将会向Amazon Rekognition添加新的功能，一个基于深度学习的图像识别平台，包括实时人脸识别以及识别图像中的文字。
中国科大等在实现哺乳动物裸眼红外图像视觉研究获进展
中国科学技术大学生命科学与医学部教授薛天研究组与美国马萨诸塞州州立大学医学院（University of Massachusetts Medical School）教授韩纲研究组合作，结合视觉神经生物医学与创新纳米技术，首次实现动物裸眼红外光感知和红外图像视觉能力。该研究成果于2月28日（美国东
认可委开展“人工智能伪造图像鉴定”能力验证计划
为促进人工智能(AI)安全治理行业技术发展，加强各相关机构对 AI 伪造图像检验鉴定的质量管理，建立不同图像鉴定方法/系统的有效性和可比性，中国合格评定国家认可委员会(CNAS)秘书处决定开展“人工智能伪造图像鉴定”能力验证计划(计划编号为CNAS-AI001)。现将能力验证计划有关工作和具体要
人工智能利用面部图像识别遗传综合征
1月8日，《自然—医学》在线发表的一篇论文指出，一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后，能够以较高的准确率识别罕见的遗传综合征。但是，研究人员表示，还需要开展进一步的研究优化人工智能的识别能力，并且与其他诊断方法作对比。图片来源于网络 各种遗传综合征会表现出独特的面部特征，它们可以帮助
研究人员开发出具有错觉功能的人工视觉元件
据《日刊工业新闻》报道，日本物质材料研究机构研究团队开发出具有视觉错觉功能的人工视觉元件，并用该元件再现人眼通过对颜色、形状等边界线进行强调来获得视觉感知的功能。实验证明，该元件能发挥上述错觉特性，对图像数据中明暗程度不同部位的边缘进行强调。 所开发元件的机理为，将钴酸锂依次排列于锂磷氧氮电解
人工智能在胎儿超声图像中诊断出生缺陷的应用
该团队研究的目标是证明深度学习架构的潜力，以支持早期妊娠超声扫描对囊性水瘤的早期和可靠识别。囊性水瘤是一种导致淋巴血管系统发育异常的胚胎状态。这是一种罕见的、可能危及生命的疾病，会导致头部和颈部周围的液体肿胀。出生缺陷通常可以很容易地在产前通过超声波诊断出来，但渥太华医院OMNI研究小组(产科、孕产
河大科研团队提出人工智能视觉系统新方法
人体超过80%的信息是通过眼睛从外部接收，视觉系统也是生物最重要的神经系统。在如今的人工智能(AI)技术中，通常使用图像传感器采集图像数据，但是图像传感器需要持续实时检测图像，这与人类视觉系统相比产生了大量冗余数据。 为了解决这一难题，河北大学电子信息工程学院教授闫小兵团队受生物视觉系统工作模式
人工智能算法准确描绘海洋浮游生物图像真实色彩
你一定听说过“蓝眼泪”海滩。实际上，“蓝眼泪”是海洋甲藻等多种海洋浮游生物发光产生的自然现象。 海洋浮游生物作为一类悬浮在水层常随水流移动的海洋生物，是海洋生态系统的基本组成部分，对浮游生物的观测不仅是海洋生态科学研究的基础，也是现代海洋生态环境管理不可或缺的手段。 近期，来自中国科学院深圳
比较机器视觉系统的不同
机器视觉顾名思义就是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(CCD相机和 CMOS相机）、图像处理器（硬件）、图像处理软件、显示器、执行单元等。 机器视觉系统通过图像采集硬件（相机、镜头、光源等）将被检测目标转换成
机器视觉系统概述
视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制
北理工团队在人工智能图像识别领域取得新进展
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/510686.shtm 深度学习作为新一代人工智能的核心技术，依赖于大规模的标注数据自动学习知识。然而，现实世界中的数据面临着标注噪声和数据分布不平衡（长尾）等科学挑战，这些问题严重影响了训练模型
关于组织开展人工智能伪造图像鉴定能力验证计划的通知
关于组织开展人工智能伪造图像鉴定能力验证计划的通知
人工智能仅通过观察图像就能进行定量分析
人类善于观察图像，寻找模式或进行比较。例如，看一组狗狗的照片，你可以根据颜色、耳朵大小、脸型等对它们进行分类。但你能定量比较吗?或许更有趣的是，机器能从图像中提取出人类无法提取的有意义的信息吗?现在，陈·扎克伯格生物中心的一组科学家开发了一种机器学习方法，可以在没有任何先验知识的情况下定量分析和比较
决定图像获取条件，并获取图像
决定图像获取条件，并获取图像（1） 点击[Laser InterLocked]按钮，解除闪烁状态，使激光可以通过软件起振。（2） 选择要使用的激光/通道。（3） 确认样本时，TD处于[OUT]状态，点击[IN]按钮，并勾选TD的勾选框。（4） 在Pinhole的项目中选择要使用的激光
纤维状光电人工突触用于可穿戴视觉记忆系统研究进展
伴随传统纺织业与电子、制造、传感和物联网等技术融合，无处不在的织物被给予了更高的期望以及更多的功能，也逐渐演变为人工智能技术的新载体。电子织物作为可穿戴电子的重要分支在能量收集/储存、感知、显示/交互和信息存储/处理等领域引起了广泛关注。作为电子织物的基本单位，一维的功能纤维具有轻巧、超柔和多功
面向人工视觉的碳纳米管光电传感器阵列研究获进展
原文地址：http://www.cas.cn/syky/202103/t20210319_4781634.shtml 视觉系统对生物体的生存和竞争必不可少。在视觉信息处理过程中，在大脑视觉中枢做出复杂行为判断前，视网膜在对光刺激信号进行检测的同时，并行处理所捕获的图像信息。开发人工视觉系统的