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来自伦敦玛丽女王大学的研究人员用这些简笔画让他们开发的人工神经网络Sketch-a-Net如何识别人类的画作。

人工神经网络是过去几周人们持续报道的新闻——这些人工神经网络不但能做梦，还能让MTV变成噩梦一般的存在，现在，你连画图猜猜这个游戏可能都玩不过计算机。伦敦玛丽女王大学的研究人员设计的人工神经网络能分析不同抽象级别的画作，并指出画的主体是什么。该技术将具有非常广泛的应用，购物、罪犯识别甚至是从网络上找到你以前见过的哪张小猫图片，都可以用到该技术。

名为Sketch-a-Net的识别程序在和人类进行识图比赛中以微弱优势(计算机74.9%成功率，人类73.1%)在简笔画识别度上击败了人类。为了能够识别图画，计算机通过八层处理步骤将草图逐一分解。

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和其它神经网络一样，研究人员必须让Sketch-a-Net 学习一定量风格不同的人绘素描画，每幅画作中匹配了内容的关键词。为了保证计算机掌握不同素描的风格和形状，研究人员借用了柏林科技大学的素描数据集，共有2万幅素描作品，是该类型中最大的数据集。柏林科技大学的数据集其实来自亚马逊的人工众包平台土耳其机器人，正是有了这些不知名的网友，才能收集到250个种类，每个种类80幅素描图的数据集。不过伦敦玛丽女王大学的研究人员在每幅素描画上都稍作了修改，比如左右颠倒或者进行了一定的拉伸。加上这些修改后的版本，研究人员让软件识别的画作量达到了3100万幅。

经过训练程序识图的准确率超过人类，在某些类别的素描识别任务中甚至表现超过人类。比如在识别不同类型的鸟类素描图时，程序准确率达到41.5%，比起人类的24.8%几乎翻了一倍。

研究团队已经看到了这种技术在零售业的应用，负责该项目的导师，也是研究的作者之一的Timothy Hospedales表示如果你偏偏就想买某一款沙发，大可以画出沙发的款式，让程序给你提供最接近的匹配结果，而且，该技术的成熟度已经可以应用于匹配罪犯手绘肖像和可能疑犯的照片。
本文译自 Popsci，由 王大发财 编辑发布。

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