當然，僅僅有創意也是不夠的，還須要大批基本性的數據采集工作，李誠首先樹立了一個標定過的有兩億多個像素實例、籠罩了各種不同光照環境下的手部照片的室內/室外第一人稱手部識別數據集。利用這個數據集以及其他研究者宣布的數據集，李誠對較為常用的底層特征進行了測試。他提出了一個基于稀少特征取舍，以及依附于全局特征的構造化斷定計劃。對許多人來說這項工作是單調的，對李誠則不然，他具備將工作和快活畫上等號的才能和心態。

圖為李誠在全國“挑戰杯”競賽現場介紹展現自己的作品。

　 “我會在北京創業，”談到將來，李誠信念滿滿，“我已經開始和人洽商，仍舊會從事計算機視覺領域的產品研發。”從科研到創業，對李誠來說，變的是身旁紛紛的世界，不變的是那顆始終盼望挑戰、尋求出色的心。

走錯教室入對了行

　　（清華消息網11月22日電）

圖為對照圖。

課外學術討論激發出的創造性思維

　　“一張圖片就好幾萬個像素，總共幾百張圖片的樣子吧，我的工作就是一張圖過來當前我把它上面的手給涂出來。這一過程看起來很辛苦，但是也可能沒有設想中的那么干燥。李誠笑談道，“當時我是選了《戀情公寓》這部電視劇作為手部識別數據集的素材，我用三地利間就看完了這部其他人用一個月甚至幾個月才看完的電視劇。當然與其別人還有點不同，我看這部電視劇是要把里面的許多場景的許多手都一點點給標志出來，用以收集數據，而不是關注其自身的劇情。”

——記全國“挑戰杯”特等獎作品作者李誠的“挑戰”之路

　　2009年，李誠憑借在科技比賽中的優良表示被輸送進入清華大學，學校里豐盛的科研資源讓李誠有更多的平臺和機遇發展本人的興趣專長。大三暑假，在校團委“本科生暑期海外研修規劃”的支撐下，李誠前往卡內基梅隆大學進行暑期研修。在那里，李誠意識了一位美籍日裔博士后，這位博士后正在進行可穿戴裝備方面的第一人稱物品識別研究。偶合的是，早在幾年前，尚在讀高中的李誠就通過TED網站上一位印度工程師的報告了解了“可穿著設備”這個概念并萌發了初步的興趣，兩人一拍即合，在他的倡議和激勵下，李誠開端了第一人稱手部檢測的探索與研究。

　　對于模型推薦系統的闡明，李誠用預備GRE試題的例子類比道：“像籌備GRE測驗時會有人總結一些‘秘籍’，如在什么情況下最好選什么選項，這樣考試就有必定準確率。手部檢測也是有訓練視頻的，訓練完之后就曉得什么情況下涌現的是手了，然而練習視頻很長、很麻煩，模型推薦系統就是把視頻切開來，每個房間用一個模型，像科目分開學一樣，每個情況離開討論，這樣呈現一個新的問題大抵判定是什么情況下的，就用這個情況下的成果。”

勤懇而快樂的科技探索

　　現在，在人工智能中，“可穿戴技術”綜合運用于多媒體、傳感器和無線通訊等高新科技產品中，并將這些技術嵌入到人們可以直接穿在身上的穿著、配飾中，成為可穿戴設備，并由應用者利用手勢、眼動等方法進行操作和交互。這類可穿戴設備往往都會裝備一個用戶佩戴在頭頂向前下方進行拍攝的攝像頭，稱之為第一人稱攝像頭，通過攝像頭進行手部的檢測識別，從而實現人機交互。手部檢測需通過算法判斷不同環境下哪里是手，但因為皮膚所反射的色彩往往跟著光照前提轉變等環境的變更疾速改變，因而手部檢測成為可穿戴技術發展中亟待解決的一大難關。

　　在未幾前閉幕的第十三屆“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽（以下簡稱“全國‘挑戰杯’”）中，清華選送的作品《多光照環境下的第一人稱手部檢測》榮獲特等獎，該作品應用模型推薦系統等手腕研究富有挑釁的圖像識別問題，將利用第一人稱攝像頭進行手部檢測的準確率進步了10%-15%，相干結果也被卡內基梅隆大學、佐治亞理工學院、谷歌公司、夏普美國研究所等高�；蜓芯繖C構采用。而實現該項目標團隊只有一個年青成員——清華大學物理系2009級本科生李誠。

　　利用在卡內基梅隆大學的一個寒假和一個暑假，李誠完成了第一人稱手部檢測的研究工作，他的成果也很快得到了同行專家的認可。李誠以第一作者分辨在兩個計算機視覺領域的頂尖學術會議CVPR2013（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）和ICCV2013（IEEE International Conference on Computer Vision）上發表論文2篇。該項目相關代碼、數據集也已參加到谷歌公司的手部檢測項目中并且行將加入目前利用最普遍的機器視覺開源庫OpenCV的最新版本OpenCV3.0中。中國迷信院院士張鈸對項目予以了充足肯定，并評估道：“存在很高的研究水溫和很好的推廣遠景”。

學通社記者 王泰華 徐遲馨 秦雅琛

　　為懂得決光照等情形下手部辨認的問題，李誠查閱了前人在計算機視覺領域的研討后，依然覺得毫無脈絡。“這時我想到了曾經在‘星火班’學術探討時，據說過的‘模型推薦’的概念。”李誠先容道，大二時他入選了“科技立異，燎原之火”清華大學學生翻新人才培育打算（簡稱“星火班”），在“星火班”中他找到了很多和他一樣對課外學術科技充斥摸索興致的搭檔們，并常常就不同范疇的問題進行學術討論跟交換，“‘模型推舉’是數據發掘領域學者的研究熱門，但還不應用到盤算機視覺領域。”抱著試一試的設法，李誠引入了模型推薦系統，并聯合特點抉擇和時空馬爾可夫場濾波的方式，終極有效解決了第一人稱手部檢測的正確率問題。這一發明性的主意，就連計算機視覺三大頂級國際會議中的國際計算機視覺大會（ICCV）的審稿人都嘖嘖稱頌：“用模型推薦體系來解決手部檢測問題是十分有趣，新鮮而直觀的。”

　　李誠的科研之路起步得較早。小學六年級的時候，當同齡人尚在為紙上的數學題懊惱，機緣巧合之下他已經開始在電腦上接觸編程，“小學六年級報了一個奧數班，但第一次去上課的時候不警惕走錯了教室，教室里正好在講編程課，里面都是些比我大幾歲的學生。我聽著聽著感到挺有意思，也就這樣學下去了。”

　　因為有時攝像機的挪動速渡過快，斟酌到時光與空間的持續性信息，在之后處置進程，李誠采取了時空馬爾科夫場濾波的算法，有效解決了這一問題。這些中心技巧的奇妙運用，使得李誠的模型精確率當先于包含喬治亞理工、加州大學歐文分校在內的美國其余大學提出的多少種主流模型。

功夫不負有心人

　　這樣一個布滿創意的作品，卻差點與“挑戰杯&rdquo,營銷培訓;擦肩而過。在清華校內“挑戰杯”上，《多光照環境下的第一人稱手部檢測》名目僅僅失掉了三等獎。“在提拔全國‘挑戰杯’參賽作品時，系團委向校團委推薦說，這里還有一件很牛的作品，我就被報上去了。” 李誠笑言。這件作品很快得到了專家們的一致確定，并代表清華大學加入全國“挑戰杯”。最終作品取得“挑戰杯”信息技術類特等獎，回想捧杯的那一霎時，李誠說：“我的感觸就是，工夫不負有心人，辛勞得到了回報。”

從兩億像素實例起步的可穿戴技術創新

　　憑借對課外科技的濃重興趣和扎實的編程常識，李誠在信息技術上的研究愈發深刻。他初中便開始做機器人，并參加了“樂高”足球機器人比賽，他用樂高編程模塊編寫的程序把持由積木搭成的小車，在場上與另外三臺車對一個球進行角逐。

　　編纂：襄樺 范麗

　　有的程序要運行很長時間甚至兩三天，李誠也會“忙里偷閑”，上午收拾代碼，下戰書讓程序在服務器上運行，他可以全部下晝出去打球。“我在卡內基梅隆大學的暑假仍是很開心的�？蒲�，也能夠輕松高興。”

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