13 февраля, 2017 
adminGWP Сцeны из мнoгиx сoврeмeнныx фaнтaстичeскиx и дeтeктивныx фильмoв дoстaтoчнo чaстo дeмoнстрируют нaм чудeсa цифрoвoй oбрaбoтки визуaльнoй инфoрмaции, кoгдa нeкaя спeциaльнaя прoгрaммa буквaльнo зa считaнныe секунды превращает кусок размытого кадра, снятого ночью низкокачественной камерой внешнего наблюдения, в качественное изображение, по которому без труда можно узнать человека. Конечно, подобные алгоритмы существуют, но качество их работы весьма и весьма далеко от того, что демонстрирует нам кинематограф. Серьезных успехов в этом деле удалось добиться исследователям из отдела Google Brain. Они достаточно долго экспериментируют с набором алгоритмов под названием RAISR, а недавно добавленная к нему функция глубинного машинного изучения принесла совершенно потрясающие результаты.
Изначально алгоритмы RAISR предназначены для увеличения яркости и контрастности снимков, уже имеющих достаточно высокое разрешение. Однако, новая часть этого набора под названием Pixel Recursive Super Resolution позволяет из «пикселизированного» исходного изображения, размером 8 на 8 точек, воссоздать более качественное и близкое к оригиналу изображение, размером уже 32 на 32 точки.
Первоначально система была обучена путем «скармливания» ей огромного набора фотографий, в основном портретов знаменитостей. При помощи традиционных алгоритмов качество этих снимков за несколько проходов было понижено до упомянутых выше 8 точек. И после этого алгоритм использовал весь приобретенный опыт для выполнения обратного преобразования низкокачественного изображения в более высококачественное.
Используя данные, собранные во время понижения качества снимков, программа RAISR знает приблизительно, где на изображении надо искать глаза, нос, рот, волосы и другие элементы лица человека. Определив положение этих элементов, она выбирает из своей обширной базы наиболее подходящие по нескольким параметрам, заключенным в структуре пикселей, изображения более высокого качества.
За несколько проходов система воссоздает исходное изображение, которое столь близко к оригиналу, что на нем можно легко определить даже характерные черты лица конкретного человека. Правда, настоящих чудес на свете не бывает, и конечные изображения не являются абсолютно точным воспроизведением оригинала, а некоторые — вообще очень далеки от него.
Тем не менее, несмотря на имеющиеся недостатки, люди смогли идентифицировать восстановленные изображения узнаваемых знаменитостей только в 10 процентах случаев, остальные 90 процентов они сочли за изображения, сделанные при помощи обычной камеры. Когда на восстановленных снимках стали фигурировать изображения, отличные от человеческого лица, люди стали ошибаться меньше, процент правильного определения «природы» представленных снимков составил уже 28 процентов.
Разработчики системы рассматривают свое творение как технологию с ограниченной областью применения. Вполне вероятно, что на ее основе все же будут созданы средства, позволяющие получить более качественное изображение из снимка, сделанного камерой наблюдения или камерой банкомата. Тем не менее, результаты работы этой программы не могут служить веским доказательством, которое может быть принято в суде, ведь она работает только за счет предположений о том, что могло скрываться за пикселями исходного изображения, основываясь лишь на данных анализа того, что ей «подсовывали» ранее.
Опубликовано в рубрике