认识一下重塑者：钱林正在教计算机“看”

莎拉·穆里

钱林可以预知未来。或者，至少她可以教计算机看到它。 

通过人工智能 (AI) 和计算机视觉交叉领域的研究，她正在致力于创新，帮助打印机实时纠正图像中的缺陷，并帮助计算机发现从装配线上滚下的打印头中的微观错误。

Qian 在斯坦福大学获得电气工程博士学位后于 1992 年以实习生身份加入惠普，在为 NASA 的一个项目工作期间，她在图像处理方面积累了专业知识。在她近 30 年的职业生涯中，她已申请了 45 项专利，目前还有 21 项正在申请中。

“我希望看到很多事情发生，而且我很荣幸能够领导拥有相同愿景的人们。”

—林钱博士，惠普院士、人工智能和新兴计算副总裁

林帮助开发了成像服务的智能助手虎钳、用于打印质量和 3D 零件识别的视觉系统以及机器学习和边缘计算解决方案。她与合作伙伴一起发明了惠普的自适应半色调技术，该技术已应用于超过 2 亿台打印机，并在推进惠普数码相机成像流程方面发挥了核心作用。如果您曾经在家庭照片中自动修复过红眼，或者分享过度假时的全景照片，请感谢林博士。

林早期披露的一项专利的灵感来自于一次参观博物馆，当时她试图为她喜欢的一幅画拍一张照片。 “当时数码相机还没有那么先进，”她解释道。 “我的这幅画的照片变得模糊。我通过多次低光拍摄解决了这个问题，然后使用图像处理来提高质量。这成为数码相机中常见技术的基础。”

以深度学习为中心

过去十年见证了民主化据估计，智能手机革命推动了摄影技术的发展，每两分钟拍摄的照片数量比整个 1800 年代拍摄的照片数量还要多。事实上，InfoTrends 预测仅今年一年就会拍摄超过一万亿张图像。 

“相机生成大量数据，很多时候您需要根据这些数据立即采取行动和分析，”她说。 “这一研究领域是我非常热衷的领域，并且它对惠普来说变得越来越重要。” 

Lin 和她的团队是 Pixel Intelligence 的创建者，Pixel Intelligence 是一个强大的计算机视觉算法组合，可帮助打印服务提供商理解视觉数据。这些算法可以非常准确地在图像中找到人脸，或者在多幅图像中找到同一张脸。它们还可以识别特定的物体（例如特定的徽标），检测人们是否在微笑或闭着眼睛，并筛选数百张图像以制作最佳照片拼贴画。此外，它们是实时工作的，为不断监控周围环境的智能家居助理等设备的改进开辟了新途径。

像素智能和林目前的研究的共同语言是计算机视觉领域，这是人工智能的一个分支，帮助计算机理解视觉信息。近年来，通过机器学习模型，计算机视觉任务变得更加准确。 “在惠普，我们已经开始使用它来增强我们理解图像的能力，”她说。 

这创造了潜在的商业应用和新功能，例如社交共享。当您在社交媒体网站上上传照片时，应用程序会缩小照片的大小，以便传输速度更快，但这会降低照片的质量。林和她的团队考虑使用深度学习来放大这些照片以进行大幅面打印。他们还在研究如何“重组”照片，以创建更专业或更具创意的图像即使是用智能手机拍摄。 

林说，图像的组织和检索也有巨大的机会。当人们终生更换智能手机时，如何确保智能手机上拍摄的照片和记忆不会丢失？或者你如何整理你孩子的数千张照片？林很好奇什么样的软件可以让你讲述从婴儿到大学的照片故事。 “我们正在考虑如何使用人工智能用照片讲述故事，”她说。 “它也可以通过收藏、事件和数字档案进行挖掘。”

计算机视觉的商机

计算机视觉是一个前景广阔的研究领域，惠普及其他公司的许多人都认为创新的时机已经成熟。从根本上讲，它涉及用算法训练计算机来复制人脑在识别和解释图像时可以做的事情，但要以机器的速度和大规模地完成。  

林和她的团队正在寻找参与了多个将计算机视觉应用于新商机的项目。人们着眼于如何构建可以提高图像质量的打印机。林解释说，如果你现在考虑一下打印过程，就会发现它是一个开环。闭环意味着打印机本身可以优化图像。 “打印机可以识别偏差，理解并‘看到’正在打印的内容，并使其完美，”她说。

在惠普更广泛的生态系统中，计算机视觉有可能应用于制造打印头。目前，需要一小群人来检查每一个。 “这是人类操作员用显微镜完成的繁琐工作。重复性极高，”林说。 “那么，我们如何使用深度学习计算机视觉算法来检查这些正在制造的产品，并确保质量符合我们的标准？”

持久性和预测

林在其职业生涯中开发新技术并在人工智能和深度学习领域创造新机会的能力这是她被任命为惠普院士的众多原因之一。 “研究员需要跨组织工作，倡导想法并推动技术发展，”她说。 

Lin 表示，在未来十年中，惠普将向市场推出新的工具和技术，她很高兴能成为其中的一部分。 “我看到了很多在我们的产品中应用人工智能和机器学习的机会，”她说。 “我希望看到很多事情发生，并且我有幸领导拥有相同愿景的人们。”

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