Berta Sándor
Rossz minőségű képeken is felismerhetők az arcok
Az NCIS ma még teljesen valószerűtlen megoldása valósággá válhat, és egyszerűbbé válhat az arcok azonosítása.
A Google Brain nevű fejlesztőrészlegének tagjai, Ryan Dahl, Mohammad Norouzi és Jonathon Shlens, egy olyan algoritmust fejlesztettek ki, amely képes jelentős mértékben feljavítani a rossz minőségű felvételeket. Ehhez a szakemberek két neurális hálózatot ötvöztek, azok ugyanis jobban képesek elemezni és feljavítani a képeket.
A feladat közel sem egyszerű, hiszen egy 8 x 8 képpontos fotó alig tartalmaz információkat. Az első neurális hálózat éppen ezért összehasonlítja az alacsony felbontású felvételt a sokkal nagyobb felbontású képek archívumával. Az utóbbiakat ehhez 8 x 8 pixelesre kicsinyítik le, majd a rendszer összehasonlítja a módosított változatot az eredeti rossz minőségű képpel. A második rendszer pedig megpróbálja a hiányzó részletekkel kiegészíteni az eredeti fotókat.
Amennyiben az első rendszer felismeri, hogy a kis méretű felvétel egy arcot jelenít meg, akkor a hálózat összeveti az eltárolt arcok adatbázisával, majd kiegészíti a fájlt a szükséges információkkal. Emellett, ha például az algoritmus talál az egyik kis méretű kép felső részén egy sötét foltot, akkor képes kizárni azt, hogy mondjuk egy szemöldökről van szó. Végül a két rendszer eredményeit összesítik és elkészítik az adott fotó 32 x 32 pixeles változatát. Egy ekkora felvételen már felismerhetően láthatóvá válik egy arc.
Ugyan a fejlesztés még gyerekcipőben jár, de azt kiválóan bemutatta, hogy idővel az ilyen rendszerek valóban alkalmasak lehetnek az emberek és azok arcának a felismerésére.
A Google Brain nevű fejlesztőrészlegének tagjai, Ryan Dahl, Mohammad Norouzi és Jonathon Shlens, egy olyan algoritmust fejlesztettek ki, amely képes jelentős mértékben feljavítani a rossz minőségű felvételeket. Ehhez a szakemberek két neurális hálózatot ötvöztek, azok ugyanis jobban képesek elemezni és feljavítani a képeket.
A feladat közel sem egyszerű, hiszen egy 8 x 8 képpontos fotó alig tartalmaz információkat. Az első neurális hálózat éppen ezért összehasonlítja az alacsony felbontású felvételt a sokkal nagyobb felbontású képek archívumával. Az utóbbiakat ehhez 8 x 8 pixelesre kicsinyítik le, majd a rendszer összehasonlítja a módosított változatot az eredeti rossz minőségű képpel. A második rendszer pedig megpróbálja a hiányzó részletekkel kiegészíteni az eredeti fotókat.
Amennyiben az első rendszer felismeri, hogy a kis méretű felvétel egy arcot jelenít meg, akkor a hálózat összeveti az eltárolt arcok adatbázisával, majd kiegészíti a fájlt a szükséges információkkal. Emellett, ha például az algoritmus talál az egyik kis méretű kép felső részén egy sötét foltot, akkor képes kizárni azt, hogy mondjuk egy szemöldökről van szó. Végül a két rendszer eredményeit összesítik és elkészítik az adott fotó 32 x 32 pixeles változatát. Egy ekkora felvételen már felismerhetően láthatóvá válik egy arc.
Ugyan a fejlesztés még gyerekcipőben jár, de azt kiválóan bemutatta, hogy idővel az ilyen rendszerek valóban alkalmasak lehetnek az emberek és azok arcának a felismerésére.