人们在网页照片以及人、汽车等三维形状时会不存在艰难。但计算机对现实世界的经验非常少，而且智能化程度不低，因此在辨识这些事物时仍不存在艰难。为此，科学家创立了一种新的“关上”方式。研究人员从训练计算机将三维物体当成二维平面开始。

例如，设想挖空一个多山的世界，将其平铺为一个矩形图，后用其表面上的每个点作为纬度、经度和海拔。经过重复尝试后，新的机器学习算式学会了将三维物体的照片（图中第一排飞机）转化成为二维表面，然后再行“穿孔”为三维形式。研究人员训练它修复汽车、飞机以及各种手势。此前的方法不会将轿车翻译为掀背车，并把飞机翻译为鸟（如图中第二排），而新方法则可以更为精确地从照片中翻译出有三维形状，研究人员在近日于美国夏威夷举办的电气和电子工程师学会计算机视觉与模式识别会议上报告了这一成果。

这个被称作SurfNet的新项目还可以创立全新的汽车、飞机和手势三维模型。其未来的应用于有可能还包括设计虚拟世界和增强现实的物体以及用手势掌控的计算机界面等。

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