• 2005-07-27

    别忙着创新

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    做识别的人整天琢磨的事就是如何“提高识别率”和“降低误识别率”,为了达到这个目标,我们费尽心思找出各种各样的规则做为目标的识别模式。部门成立之初,曾经有过一个Study阶段,在这个阶段中,同事们翻阅了大量的论文,总结出一些可行的方法,然后进入到了Research阶段,我就是在这个阶段进入部门的。这个阶段进入的好处是前面已经有了几条路,坏处是对哪条路我都不熟悉。经过最初的实验,我们选择了一些方法,而放弃了另一些。

    前一段时间,看起来已经走入了一条死胡同,各种指标停滞不前,每天所做的基本上就是看图发呆,预期凭空创出规则来。经过一段时间的努力,指标有所提升,其根本原因在于我们走回了老路上。很多在前期被我们放弃的方法后来证明还是很有价值的,之所以被放弃,一来是我们的基础不够扎实,不能够实现出预期的效果,二来我们对这些方法的认识相当有限,无法体会这样做的原因,说白了,就是研究得不够深入。大量文献记载的方法多半是有其价值的,不体会其中精髓就轻易否定犹如入宝山而空手归,遗憾,在这种情况下说创新,扯淡!

    这是一个浮躁的年代,创新的领域同样难以避免,任何有点理想抱负的人都想来点创新,刺激一下大家。我们对这个领域的了解是否可以让我们创新,可别千辛万苦打造出尽是人家N年前就已经否定的内容。多年以前,许多连基本数论都没搞清楚的热血青年挑战证明哥德巴赫,结果可想而知,除了浪费自己的时间之外,还浪费别人的时间。还是扎扎实实的走好每一步,先了解一下人家的成果,虽然在大多数情况下,我们能看到的只是一些皮毛,但对于初涉某个领域的人而言,这些内容足以让自己不必浪费时间在无意义的努力上。很多博士在读博之初都要花费很大的精力了解自己领域的已有内容,而后才能开始真正的研究,这大概就是为什么博士要读那么多年的原因吧!

    最容易让人忽略的东西往往是基础的东西,在打基础阶段,如果不能深入思考,弄清楚来龙去脉,想要更上层楼就成为一件相当困难的事情了。在图像识别领域中,对称性是一个很好的线索。但仅仅知道对称性的存在是远远不够的,实际运用起来,问题就回随之而来。对称性如何表示,如何衡量,在什么情况下对称的东西不对称等等。反正问题不像初看起来那样美好。一旦把思路理清,我们就机会进入到一个更高的层次上思考问题。

    其实,所谓的创新大多是在原有基础上进一步深化的结果。Yahoo开创了一个搜索的时代,而Google依赖于把搜索做精在人们认为没有机会的沙漠中开辟出了一片新天地,再来,依赖于自己的搜索技术,Google让自己更加专业化,于是有了Google PrintGoogle ScholarFroogle等等,再进一步把网络上的技术搬到了桌面上,于是有了桌面搜索。在我们看来,Google的每一项服务都是创新,而仔细思考不难发现,它只不过是把自己的业务做得更加精深。

    别忙着创新,空想没有用,先做好自己该做的事,在解决问题的过程中,多多思考,也许创新就在不经意间来临了。

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    评论

  • 数学对于计算机是很重要的基础,特别是研究性的工作。
    计算机高手往往也是数学高手

    另:感觉这个东西应该是需要足够多的样本来支撑“识别率”这个目标的。
  • 金玉良言,深有感触