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微美全息（NASDAQ：WIMI）推出基于3D-CNN的全息圖分類算法|每日報(bào)道

來源：中關(guān)村在線　2023-05-18 11:09:15

(資料圖片僅供參考)

全息圖是一種記錄了物體的全息干涉圖，具有非常豐富的光學(xué)信息，并且可以在不同角度下重建出物體的三維結(jié)構(gòu)，具有高像素密度、寬視場、深景深等特點(diǎn)。由于其高度相似于真實(shí)物體的三維性，它被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括醫(yī)學(xué)成像、材料科學(xué)、以及三維顯示技術(shù)等。全息圖分類是提取全息圖中的對象和信息的重要技術(shù)，可用于判斷物體的種類或狀態(tài)。

據(jù)悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)，開發(fā)了三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D-CNN)全息圖分類算法，其是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺來構(gòu)建分類器，以對全息圖中的目標(biāo)進(jìn)行分類的技術(shù)。以三維立體的全息圖像作為輸入，更準(zhǔn)確地捕捉目標(biāo)的形狀和空間特征，經(jīng)過卷積層、池化層、全連接層等操作，提取出特征信息，并逐層篩選和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對三維物體的快速、準(zhǔn)確的自動識別和分類。

3D-CNN可以有效地提取多個(gè)分辨率的三維特征并對它們進(jìn)行組合，以提高分類性能。在訓(xùn)練模型時(shí)，使用標(biāo)注的全息圖進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)?；?D-CNN的全息圖分類技術(shù)借助深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)全息圖的快速準(zhǔn)確分類，為物體識別提供了重要的技術(shù)支持。該算法技術(shù)的實(shí)現(xiàn)步驟包括：首先，將全息圖進(jìn)行特征提取和預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)化為三維的張量數(shù)據(jù);然后，采用3D-CNN對全息圖的特征進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，提取其高層語義特征;最后，采用分類器對得到的特征進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對全息圖的自動分類。

WIMI微美全息基于3D-CNN的全息圖分類技術(shù)可以適應(yīng)全息圖的特殊性，更好地處理全息圖的三維信息和波前信息，其利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以提取更多的特征信息，從而實(shí)現(xiàn)更高精度的分類。3D-CNN可以利用GPU進(jìn)行高效的并行計(jì)算，訓(xùn)練效率高，并隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大而擴(kuò)展，可處理更多的數(shù)據(jù)并獲得更好的分類效果。

基于3D-CNN的全息圖分類算法在多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用和發(fā)展前景。同時(shí)，其技術(shù)原理也可以應(yīng)用于其他三維圖像的分類或處理，具有很好的推廣價(jià)值。目前，基于3D-CNN的全息圖分類技術(shù)已經(jīng)在自動駕駛、醫(yī)學(xué)圖像診斷、智能安防、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在自動駕駛中，全息圖分類可以識別道路上的車輛、行人、交通信號燈等物體，從而幫助自動駕駛決策，實(shí)現(xiàn)車輛自動駕駛、安全檢測、路徑規(guī)劃等功能。在醫(yī)學(xué)圖像診斷中，全息圖分類可以對醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析和診斷，幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地作出診斷，提高醫(yī)生的工作效率。在智能安防中，基于3D-CNN的全息圖分類技術(shù)可以用于人物識別、行為分析等，提高監(jiān)控效果和預(yù)警能力。在虛擬現(xiàn)實(shí)中，全息圖分類可以實(shí)現(xiàn)虛擬世界中的物體識別，從而提升虛擬現(xiàn)實(shí)的真實(shí)感和交互性。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和深化，基于3D-CNN的全息圖分類技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)粩鄶U(kuò)展，其在智能交通、智慧醫(yī)療、智能安防、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的應(yīng)用將會帶來更多的便利和創(chuàng)新。

然而，基于3D-CNN的全息圖分類算法技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)，它面臨著數(shù)據(jù)難以獲取、計(jì)算復(fù)雜度高、模型參數(shù)調(diào)優(yōu)等問題，需要不斷探索和研究解決方案。WIMI微美全息未來也將進(jìn)一步研究如何提高基于3D-CNN的全息圖分類算法技術(shù)的性能和效率，并不斷拓展其運(yùn)用場景。

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