Die Welt aus Sicht der Maschinen

Computer-Vision

Maschinelles Sehen beschäftigt sich damit, Silizium beizubringen, Bilder und Filme zu interpretieren und ist eine zugleich faszinierende und unheimlich komplexe Wissenschaft. Das Video Robot Readable World zeigt uns, wie Roboter ihre Umgebung wahrnehmen.

Timo Arnall hat in diesem Video Bilder von bereits existierenden maschinell sehenden Systemen zusammengestellt, in ihrer kommerziellen sowie akademischen Verwendung. Er will damit, inspiriert von dem Essay “The Robot-Readable World” von Matt Jones, die “Ästhetik des Roboterauges” darstellen. Das Video gibt einen guten Einblick in die Arbeitsweise dieser Technologie, besonders wenn man das Material noch nicht kennt. [Robot Readable World via Boing Boing]

[Oliver Schwab / Jamie Condliffe]

  1. Leute ist das euer ernst als Technik-Blog so eine Übersetzungsfehler zu machen? ich habe ja noch nie über irgendwas im netzt gemeckert aber das war der Anreizt es zum ersten mal zu machen.
    Bitte korrigiert es schnellst möglich.
    Danke

  2. Dieser Übersetzungsfehler ist den Übersetzern bei der Biographie von Steve Jobs auch passiert… und Gizmodo hat darüber auch noch berichtet… -> http://www.gizmodo.de/2012/01/23/sprengstoff-im-klassenzimmer-ubersetzungsfehler-in-steve-jobs-biografie.html

    Peinlich peinlich… und noch dazu von einem TECHNIK Block… mal ganz von dem Fehler abgesehen ist dieser Artikel total sinnlos: “Das Video Robot Readable World zeigt uns, wie Roboter ihre Umgebung wahrnehmen.” – Roboter “nehmen” ihre Umgebung so “wahr”, wie es der Erbauer und die Programmierer des Roboters vorgesehen haben.

    1. genau….sagt der, der den Unterschied zwischen “Blog” und “Block” nicht kennt.

      Liebes Gizmodo Team. Fehler passieren, aber wenn ihr euch schon ein paar Tage/Wochen vorher über den Fehler andere amüsiert, dann kann es doch unmöglich passieren das man den gleichen Fehler selber macht. Neee neee

  3. Das Wichtige ist, dass es hier null um Roboter geht. Die Sequenzen zeigen nur eine Vielzahl Bildverarbeitungsalgorithmen (z.b. Optical flow), um Motion Detection nutzen zu können. Das kann man für alles nutzen – resultierende Roboterbewegungen bilden wenn überhaupt, 0,5 % des realen Potentials dieser Anwendungsfälle.

    Kurzum – hat wenig mit Roboter zu tun dieser “wie Roboter ihre Umgebung wahrnehmen” Eintrag

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