Ученые из Самарского университета имени Королева совместно с коллегами из Москвы, Германии и Канады разработали нейросетевой метод повышения точности цветопередачи цифровых камер.
Впервые в мире они применили для точной обработки изображений новый класс нейронных сетей, что позволило добиться лучших показателей качества цвета, чем при использовании классических методов, сообщили в пресс-службе Самарского университета.
«Ученые Института искусственного интеллекта Самарского университета имени Королева разработали новую технологию увеличения точности цветопередачи цифровых камер. Работа выполнена совместно с коллегами из Москвы, Вюрцбурга (Германия) и Йорка (Канада). Для автоматической обработки получаемых с камеры изображений ученые впервые в мире применили сети Колмогорова-Арнольда (KAN) — это новый класс нейронных сетей, который позволил нейросетевым методам обойти классические по качеству обработки цвета», — говорится в сообщении.
По информации вуза, сети Колмогорова-Арнольда (KAN) основаны на изобретении советских математиков и могут стать альтернативой для традиционных нейросетей MLP (многослойный перцептрон), широко используемых сейчас в системах компьютерного зрения и в больших языковых моделях. Разработанный подход, названный cmKAN, представили на международной конференции IEEE International Conference on Computer Vision в октябре 2025 года на Гавайях. Технологию протестировали на нескольких классах задач по обработке цветных изображений. Результаты тестирования показали, что разработка в среднем на 37,3% превосходит методы улучшения цветопередачи, применяемые мировыми производителями смартфонов и цифровых камер.
Источник: hi-tech.mail.ru