人民网北京8月20日电（赵竹青）自然界中，不少动物演化出了神奇的“伪装术”，帮助他们躲避天敌或捕捉猎物。拟态是其中比较常见的一种，如竹节虫拟态树枝、螽斯拟态树叶等。据中国科学院 　　据介绍，该研究首次应用孪生神经网络对地质历史时期的拟态行为进行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型与方法。孪生神经网络是近年来新发展的人工智能分析技术，被广泛应用于图像相似度衡量中。其主要利用对抗的思想，每次输入一对图片，使得经算法优化的目标与相似图像对距离更小，不相似的图像对之间距离更大。孪生神经网络还可以提取肉眼无法观察到的多维信息，从而对不同图片之间的语义距离进行定量化计算。由此，便可以定量化计算出不同图像之间的不相似度数值，从而客观地判断不同图像之间的相似性。

　　拟叶蚤蝼（b：整体图，d：中足腿节与胫节，f：后足腿节）与卷柏类植物（a、c：整体图，e：小叶，g：叶片）。来源：中国科学院 　　人民网北京8月20日电（赵竹青）自然界中，不少动物演化出了神奇的“伪装术”，帮助他们躲避天敌或捕捉猎物。拟态是其中比较常见的一种，如竹节虫拟态树枝、螽斯拟态树叶等。据中国科学院 　　据介绍，该研究首次应用孪生神经网络对地质历史时期的拟态行为进行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型与方法。孪生神经网络是近年来新发展的人工智能分析技术，被广泛应用于图像相似度衡量中。其主要利用对抗的思想，每次输入一对图片，使得经算法优化的目标与相似图像对距离更小，不相似的图像对之间距离更大。孪生神经网络还可以提取肉眼无法观察到的多维信息，从而对不同图片之间的语义距离进行定量化计算。由此，便可以定量化计算出不同图像之间的不相似度数值，从而客观地判断不同图像之间的相似性。

　　覆物伪装行为的啮虫目（a-f）与半翅目蟾蝽科（g、h）昆虫。来源：中国科学院 　　人民网北京8月20日电（赵竹青）自然界中，不少动物演化出了神奇的“伪装术”，帮助他们躲避天敌或捕捉猎物。拟态是其中比较常见的一种，如竹节虫拟态树枝、螽斯拟态树叶等。据中国科学院 　　据介绍，该研究首次应用孪生神经网络对地质历史时期的拟态行为进行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型与方法。孪生神经网络是近年来新发展的人工智能分析技术，被广泛应用于图像相似度衡量中。其主要利用对抗的思想，每次输入一对图片，使得经算法优化的目标与相似图像对距离更小，不相似的图像对之间距离更大。孪生神经网络还可以提取肉眼无法观察到的多维信息，从而对不同图片之间的语义距离进行定量化计算。由此，便可以定量化计算出不同图像之间的不相似度数值，从而客观地判断不同图像之间的相似性。