Наши читатели наверняка не раз видели на экранах своих телевизоров или компьютеров то, как анонимность некоторых людей поддерживается путем размывания или пикселизации их лиц. На свете сейчас существует множество способов выполнить такую обработку, специальные фильтры для этого входят в состав большинства видео- и графических редакторов, к примеру, всем известного Фотошопа. А крупные сервисы, такие, как Google Maps, используют автоматические алгоритмы на основе искусственного интеллекта для того, чтобы размывать лица людей и номерные знаки автомобилей на миллионах загружаемых пользователями фотоснимков.

Но все, что было перечислено выше, является пост-обработкой цифровых изображений. Это означает, что оригинальные необработанные изображения находятся где-то и на них может содержаться информация, ставящая под угрозу чью-то приватность в случае утечек, что происходит не так уж и редко в нашей жизни. Поэтому исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе решили устранить эту проблему в корне, удалив нежелательные изображения еще раньше, чем свет попадет на поверхность светочувствительной матрицы камеры.

В принципе, такую возможность можно реализовать в микропрограммном коде самой камеры. Однако, далеко не все даже самые дорогие и высококачественные камеры обладают процессором с мощностью, необходимой для работы специально обученных нейронных сетей. Поэтому калифорнийские исследователи подошли к этой проблеме с другой стороны - при помощи так называемых "дифракционных вычислений", т.е. при помощи только оптической составляющей камеры.



Конечно, то, что у них получилось, кардинально отличается от привычных нам камер и методов получения изображений. Первоначально исследователи обучили нейронную сеть на простейших черно-белых изображениях рукописных символов. После этого при помощи специальной программы структура нейронной сети превратилась в серию дифракционных слоев, которые были распечатаны при помощи специализированного 3D. Эти слои, установленные на определенном расстоянии, превратились в "оптический вычислительный блок обработки изображений", который был установлен перед светочувствительной матрицей камеры.

Каждый из слоев содержит десятки тысяч микроскопических дифракционных элементов. Совокупность этих элементов позволяют свету от "желаемого" объекта пройти сквозь слой практически не затронутым, свет же от других объектов за счет дифракции превращается в бессмысленные образы, похожие на случайные шумы. Более того, оптическая обработка организована так, что получив изображение, невозможно провести обратную экстраполяцию и восстановить удаленные части.

Конечно, возможности данной технологии весьма и весьма ограничены, и функция "не снимать лицо дяди Билла" вряд ли появится в приложении для камеры вашего смартфона в скором будущем. Однако, технология оптической обработки изображений, работающая буквально со скоростью света, может быть использована для оптического шифрования, сокрытия некоторых деталей на фотографиях, которые могут быть восстановлены при наличии соответствующего ключа.



Ключевые слова:
Камера, Оптическая, Обработка, Изображение, Свет, Дифракция, Нейронная, Сеть

Первоисточник

Другие новости по теме:

Искусственный интеллект научился превращать статичные фотоснимки в короткие видеоролики

Что случится если на Ваш город упадет ядерная бомба? Google Maps Вам покажет.

Робота ASIMO обучают стратегии безопасных падений для гуманоидных роботов.

Искусственный интеллект суперкомпьютера Baidu побил рекорд Google по качеству распознавания изображений

Создана система искусственного интеллекта, способная выявить поддельные изображения

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.