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[導(dǎo)讀] 雖然視頻監(jiān)控在前端攝像機(jī)下足功夫,已經(jīng)逐漸由模擬、標(biāo)清過渡到高清、超高清,但仍然難以避免因分辨率過低而出現(xiàn)畫質(zhì)不清晰的問題,對于公安辦事尤其影響甚大。如何在低像素成像之后作出補(bǔ)救之措,成為解決很

雖然視頻監(jiān)控在前端攝像機(jī)下足功夫,已經(jīng)逐漸由模擬、標(biāo)清過渡到高清、超高清,但仍然難以避免因分辨率過低而出現(xiàn)畫質(zhì)不清晰的問題,對于公安辦事尤其影響甚大。如何在低像素成像之后作出補(bǔ)救之措,成為解決很多犯罪案件的關(guān)鍵之處。

據(jù)國外科技類網(wǎng)站arstechnica2月7日報(bào)道,現(xiàn)在谷歌又開發(fā)出了新的軟件,能夠依靠人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)將模糊照片變的清晰,對于安防行業(yè)將有深遠(yuǎn)意義。

從給出的示例圖片來看,谷歌這個(gè)軟件能夠從原圖的基礎(chǔ)上創(chuàng)造像素,將原本只有8*8像素大小的圖片還原出令人驚嘆的細(xì)節(jié)。我們知道人工智能即使再強(qiáng)大也是不能夠創(chuàng)造出原圖沒有的細(xì)節(jié)來的,那么人工智能技術(shù)到底是如何將照片變得清晰的呢?

據(jù)報(bào)道,要實(shí)現(xiàn)這一效果,需要兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共同作用,第一個(gè)階段涉及到“條件作用網(wǎng)絡(luò)”(Conditioning Network),系統(tǒng)將會(huì)搜索其他類似經(jīng)過壓縮的高分辨率圖片,尋找圖案、顏色的相似關(guān)系。

第二個(gè)階段被稱之為“優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)”(Prior Network),這一階段將會(huì)利用高分辨率圖片的細(xì)節(jié),對于模糊圖片的部分進(jìn)行像素填充。

據(jù)悉,兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)階段誕生的圖片,將進(jìn)一步被整合成為一張圖片,其中就包含有合理添加的細(xì)節(jié),從而實(shí)現(xiàn)最大限度的高分辨率還原。

谷歌這項(xiàng)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界里的測試相當(dāng)成功,在一項(xiàng)測試中,當(dāng)人類觀察者被要求看一張真實(shí)的名人高分辨率照片與電腦還原照片時(shí),10%的人感到疑惑難辨,而對于臥室的照片更是有高達(dá)28%的人類觀察者被計(jì)算機(jī)圖片所迷惑。

值得注意的是,計(jì)算機(jī)超分辨率圖像并不是真實(shí)的原始圖像,額外添加出來的細(xì)節(jié)在圖像處理領(lǐng)域里術(shù)語被稱作“幻象”,只是計(jì)算機(jī)的“猜測”,換句話說系統(tǒng)認(rèn)為新圖片的清晰度足以“欺騙”人類的眼睛,雖然并非百分之百還原真實(shí),但是在一些諸如尋找犯罪嫌疑人等領(lǐng)域還是能起到不小的輔助作用。

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