泰晤士高等教育与杰出学者访谈
利用人工智慧为视觉技术领域提供实际解决方案
岭南大学的研究人员正在利用人工智慧计算来提高从海洋学到交通监控等不同领域的图像和视频品质
香港岭南大学协理副校长（策略型研究）暨计算智能学讲座教授邝得互教授表示，通过应用人工智慧技术，研究人员可以为现实世界中带来改变。
邝教授说:「岭南大学是一所博雅大学，因此很多领域都能从这项技术中受益，一旦有了工具，你就可以考虑如何加以应用，以便让我们的生活更美好。」邝教授目前正在研究如何提高影像处理效率。
邝教授擅长图像/视频处理和进化计算，这是人工智慧的一个分支，从生物进化过程中汲取灵感。他将这一技术应用于解决现实世界中的问题，例如图像传输的资料压缩和提高快条件下的视频品质。
他说，视频和图像占互联网流量的80%。虽然计算存储和互联网频宽在过去十年中得到了显著改善，但视频和图像仍然需要经过压缩才能在不同设备和其他地方发送和存储。邝教授说：「压缩的效率越高，使用和分享图像和视频的人就越多。」
传统上，压缩图像和视频的方法是将它们分解成更小的部分，然后再重新组合。他解释说，压缩背后的理念是识别哪些部分发生了变化，而不是保留每一部分。例如，一秒钟的视频可能有60个影格，但其中一些影格的元素保持不变，因此无需传输或存储这些资讯。
邝教授和他的同事正在利用人工智慧来理解各组成部分图像之间的联系，从而找到最有效的压缩档的方法。他说:「我们有一个输入影格和一个输出影格。中间的所有影格都是深度学习神经网路的一部分。」
邝教授和他的同事使用多套视频来试练了他们的模型，以期使「模型能够复盖整个电影世界」。「如果我把视频缩小到原来的200倍，那么你就可以节省200倍的传输时间和成本。」该团队还应用人工智慧技术来提高低亮度图像的品质。
低亮度环境，如海洋或夜间环境，往往会导致图像和视频的质素欠佳。邝教授说：「利用人工智慧，我们能够大幅度地改善他们的质素。」其中一个项目是关于海洋环境成像，并有部分是珊瑚区域。他说：「尽管人们可以潜入水下拍摄视频，但很难获得高品质的画面。我们正在使用人工智慧协助生物学家识别珊瑚，并尝试监测珊瑚的生长情况。」
研究人员已将这些技术应用于其他低亮度环境，如夜间车厢内的环境。邝教授说：「一旦我们掌握了这项技术，你就可以做很多事情。例如，你可以将其用于智慧交通管理或监控自动驾驶。」
在加入岭南大学之前，邝教授曾在工业界和学术界工作，他说他喜欢为自己的研究成果寻找工业用途。「这才是技术真正能人类带来福祉的方式。」
