Onderzoekers van het MIT hebben een nieuw algoritme ontwikkeld dat het herkennen van objecten zou kunnen verbeteren en versnellen. De code is met name nuttig voor robots die gebruikt worden voor bijvoorbeeld het uitvoeren van eenvoudige huishoudelijke taken.
Bij het herkennen van objecten wordt de kans op een correcte herkenning door een algoritme aanzienlijk groter als een beeldsensor vanuit meerdere hoeken beelden schiet in plaats van slechts één kijkhoek. Vanuit dit gegeven hebben MIT-onderzoekers een bestaand algoritme aangepast dat onder andere wordt toegepast in radarsystemen. Daarbij genereert het algoritme meerdere ideeën over wat een object kan zijn door deze hypothese te vergelijken met andere afbeeldingen, schrijft het MIT.
Om het herkenningsmechanisme niet te traag te laten worden, wordt alleen de meest waarschijnlijke hypothese vastgehouden, terwijl de minder waarschijnlijke herkenningen worden verwijderd. Desondanks is het algoritme nog vrij traag doordat de laatst vastgestelde hypothese nog moet worden nagelopen.
De MIT-onderzoekers kwamen op het idee om het algoritme zo aan te passen dat niet alle aannames worden verwijderd, maar slechts een deel. Voor de selectie worden willekeurig samples uit het totaal gekozen. Omdat er gemiddeld veel overlap is in de hypothesen, ontstaat er op den duur consensus over wat het object zeer waarschijnlijk is, bij een bepaald aantal samples. Door een aantal slimme vergelijkingsmethodes met beelden vanuit verschillende hoeken, zou het algoritme aanzienlijk sneller zijn dan de 'oude' methode.
Volgens de onderzoekers kan het algoritme goed gebruikt worden voor robots die objecten snel moeten kunnen herkennen. Daarbij is tijdens proeven vooral gekeken naar objecten die in een huishouden te vinden zijn.