機(jī)器人在復(fù)雜的環(huán)境下如何進(jìn)行視覺識(shí)別

我們都知道，人類有學(xué)習(xí)的能力。由于人類不斷的追求學(xué)習(xí)和進(jìn)步，我們今天才處于一個(gè)美好的文明社會(huì)。百科上是這么定義學(xué)習(xí)的：學(xué)習(xí)是通過閱讀、觀察、實(shí)踐等手段獲得知識(shí)或技能的過程，是使得個(gè)體得到持續(xù)性變化的行為方式。

在工業(yè)革命過后，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的話題不停被人們提及和研究。不難想象，具備有學(xué)習(xí)能力的機(jī)器人，由于經(jīng)驗(yàn)可以被無窮無盡的芯片儲(chǔ)存，機(jī)器人做出的判斷將越來越精準(zhǔn)，犯錯(cuò)的幾率也將趨于零。正因?yàn)檫@些優(yōu)勢(shì)，機(jī)器學(xué)習(xí)被應(yīng)用在了高級(jí)的、復(fù)雜條件下的視覺識(shí)別、決策判定等領(lǐng)域。

最近，某著名手機(jī)品牌又火了一把，它可以通過攝像頭，識(shí)別人臉并完成解鎖手機(jī)等功能。有趣的是，不管主人造型怎么變化，它都能認(rèn)出主人的臉。

實(shí)際上，該手機(jī)搭載有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，它能不斷的記住主人在每個(gè)造型下的微小區(qū)別（積累經(jīng)驗(yàn)）并進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，最終它將基本不會(huì)認(rèn)錯(cuò)人。同樣的，在RoboMaster2017的賽場(chǎng)上，有著一個(gè)九宮格大能量機(jī)關(guān)。這是當(dāng)前版本的賽場(chǎng)中，唯一需要用到機(jī)器學(xué)習(xí)式視覺識(shí)別的人工智能機(jī)關(guān)。

激活機(jī)關(guān)的過程有些復(fù)雜。機(jī)器人先要識(shí)別上方的LED數(shù)字燈，按照先后順序，依次識(shí)別并擊打下方每1.5秒就變換一次位置的手寫體數(shù)字，連續(xù)5次擊打成功即可激活機(jī)關(guān)。

我們來看下這個(gè)機(jī)關(guān)的難點(diǎn)：上方數(shù)碼管為有序、隨機(jī)變化的固定形態(tài)數(shù)字，下方九宮格為每1.5秒隨機(jī)變化位置和字體的手寫體數(shù)字，1.5秒內(nèi)只要錯(cuò)了一個(gè)就要重頭開始。手寫體數(shù)字舉例如下：面對(duì)各種字體的數(shù)字一，若按照上一期的傳統(tǒng)視覺方法來識(shí)別，機(jī)器人需要將這五種情況“背下來”。但是，萬一比賽出現(xiàn)了第6種數(shù)字一，機(jī)器人就會(huì)徹底蒙圈了：“這是啥？沒見過，不認(rèn)識(shí)。

通過上面兩個(gè)例子，我們可以知道，RoboMaster賽場(chǎng)中的大能量機(jī)關(guān)屬于更高級(jí)的、復(fù)雜條件下的視覺識(shí)別難題，需要用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決。機(jī)器人具備機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，實(shí)際上是在說它的計(jì)算機(jī)程序具備機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。

一個(gè)計(jì)算機(jī)程序不斷地實(shí)戰(zhàn)，過程中不斷累積經(jīng)驗(yàn)，自己提高解決問題的能力，則認(rèn)為該程序具有機(jī)器學(xué)習(xí)能力。簡(jiǎn)單說，就是丟給機(jī)器一大堆樣本范例，讓它自己學(xué)習(xí)理解，再舉一反三，解決范例以外的問題如果是經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人呢？只要訓(xùn)練得當(dāng)，哪怕蘿卜君變異成白蘿卜，變成炒蘿卜絲，都逃不過它的法眼，一眼看穿！

要想讓機(jī)器人能通過程序?qū)W習(xí)，首先需要搭建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的架構(gòu)。前人栽樹，后人乘涼。對(duì)于初學(xué)者來說，大部分常見的架構(gòu)都是搭建好的，有些甚至只需要在軟件中敲入幾行代碼就能完成一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的搭建。由谷歌開發(fā)的TensorFlow，在機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域中較為主流，其代碼質(zhì)量高、成熟度高。