Google 人工智能可怕的食物照片识“热”能力

Google 人工智能可怕的食物照片识“热”能力

2014年 Google 耗资4亿美金收购英国人工智能公司 DeepMind 研究深度学习,这等于高调告诉外界自己对人工智能的重视,人工智能也是 Google 搜索引擎的基础技术。

本周在波士顿举行的 Rework 深度学习峰会上,Google 科研家 Kevin Murphy 向大会展示了复杂的深度学习算法分析静态食物图片的技术。

通过分析照片中食物的成分,算法能够算出盘子里的菜有多少热量。该项目名为“Im2Calories”演示过程中系统查看了一张有两个鸡蛋、两个煎饼和三条培根的照片,由于没有精准的通用衡量单位,系统只能根据盘子的大小和调味料的大小测算每个食物的尺寸,任何一张 Instagram 网质量的照片都能进行分析。

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其实 Im2Calories 的除了计算你每天每餐的热量让你不好意思以外,还有更深的意义。Murphy 说他希望能简化食物日记的记录流程,免去用户手动输入手机的麻烦,通过每份食物的大小这些细微的变量猜出食物的热量。

演示中 Murphy 说自己的系统是半自动,如果软件把煎蛋错认成了水煮蛋或者别的食物,用户可以通过下拉菜单矫正软件。很不幸,Murphy 表示目前算法的正确率只有30%,但是只要大家在使用过程中不断矫正数据,使用时间越久,软件的识别准确率越高。

和许多深度学习应用一样,这套算法同样结合了视觉分析,结合图案识别技术判断图片中每个像素的深度。Im2Calories 算法能够将特定食物的照片和大量热量数据库相连,如果 Im2Calories 发现了一个汉堡包,这是因为图片中汉堡包的像素和已有照片库中的汉堡像素相似。

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Google 才刚刚为 Im2Calories 提交专利申请,Murphy 也不愿透露关于该算法什么时候才能进入市场的具体信息。Murphy 说要是 App 能正确计算食物热量,绝对会是改变世界的应用。

如果将这套算法应用于街景分析,不仅仅要他妈能够识别出街上有没有汽车,还要他妈能识别出汽车的具体位置,能他妈数出有多少辆车,是什么车,朝哪儿开。如果能做到这个地步,就能够进行交通场景分析,能够预测可能性最高的可用停车点。

Murphy 说得很轻松,他说这一切只是分析数据得出的结果,只是改改数据罢了。我们当然知道这一切没有他他妈的说得那么简单。

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