據(jù)西南大學透露，該校研究團隊發(fā)布了基于二值量化的低秩張量恢復模型、理論與算法，有助于提升數(shù)據(jù)大規(guī)模傳輸?shù)乃俣群途龋瑫r降低硬件成本，使得數(shù)據(jù)傳送、壓縮和保存的“性價比”更高。相關研究成果已由人工智能領域國際期刊《IEEE模式分析與機器智能匯刊》在線發(fā)表。

據(jù)論文通訊作者、西南大學數(shù)學與統(tǒng)計學院王建軍教授介紹，隨著人工智能技術應用的不斷拓展，圖像視頻處理、模式識別和計算機視覺等領域的數(shù)據(jù)傳輸量巨大。但受制于硬件成本與對數(shù)據(jù)傳輸速度的要求，目前常用的低秩張量恢復(LRTR)方法在數(shù)據(jù)大規(guī)模傳輸過程中無法實現(xiàn)信號高精度量化，由此產(chǎn)生的量化誤差對系統(tǒng)恢復性能帶來影響。針對這一問題，王建軍研究團隊提出了基于二值量化的低秩張量恢復模型、理論與算法，其原理是將二值測量方法與低秩張量恢復相結合，使得量化過程納入模型進行處理，從而有效控制量化誤差對系統(tǒng)恢復性能的影響，彌補已有算法的缺陷。

試驗結果表明，這一新算法在人臉圖像恢復和多光譜圖像恢復等實際應用中取得了更高的恢復精度，獲得的圖像數(shù)據(jù)更加清晰。新算法在降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠布杀镜耐瑫r，數(shù)據(jù)處理速度也得到提高，使得更高“性價比”的數(shù)據(jù)傳送、壓縮和保存成為可能。

目前，王建軍研究團隊已與移動通信終端、醫(yī)療圖像處理等領域相關企業(yè)開展合作，推動國產(chǎn)移動終端技術更新，在醫(yī)療方面提升核磁造影的處理速度，降低經(jīng)濟成本。新算法還有望與雷達成像技術結合，在氣象監(jiān)測、地質勘探等領域發(fā)揮作用。(柯高陽)

關鍵詞： 人工智能新算法