Tecnologias

Los investigadores desarrollan una inteligencia artificial capaz de eliminar fotos borrosas

Los investigadores desarrollan una inteligencia artificial capaz de eliminar fotos borrosas

¿Alguna vez posó para selfies y retratos grupales solo para descubrir que su rostro se volvió borroso porque no podía dejar de reír por una broma aburrida que un amigo suyo acaba de hacer? Lo he hecho y es bastante descorazonador ver los resultados. Para resolver este problema, investigadores del Instituto Inception de Inteligencia Artificial, el Instituto de Tecnología de Beijing y la Universidad de Stony Brook han creado una IA que podría ayudar a desdibujar rostros humanos en imágenes..

Los investigadores han publicado sus hallazgos en un artículo titulado "Deslizamiento de movimiento consciente del ser humano". Afirman que su metodología funciona mejor que los métodos de eliminación de borrosidad por movimiento existentes.

El primer plano y el fondo de una imagen sufren diferentes tipos de degradación de la imagen debido a varios factores, incluido el movimiento relativo entre la cámara y los objetos, la distancia y el plano de la imagen..

En el artículo, los investigadores proponen una modelo de eliminación de borrosidad consciente del ser humano basado en una "arquitectura de codificador-decodificador de triple rama" que es capaz de corregir el desenfoque de movimiento entre los sujetos en primer plano (rostros humanos) y el fondo.

En la arquitectura de codificador-decodificador de triple rama, el las dos primeras ramas son responsables de afilar a los humanos en el primer plano y los detalles del fondo mientras que la tercera rama fusiona la información de eliminación de borrosidad de las otras dos ramas.

Como parte de la investigación, los científicos crearon un conjunto de datos que denominan HIDE (Desenfoque de imágenes de Humanaware). El conjunto de datos HIDE consta de 8.422 pares de imágenes extraídas de una cámara de alta velocidad. Cada par contiene una imagen borrosa y su correspondiente imagen nítida..

Su modelo se entrenó en una GPU Nvidia Titan X utilizando el conjunto de datos HIDE y un conjunto de datos que consta de imágenes borrosas y nítidas de videos de la cámara GoPro Hero de 240 fps 720p, lo que hace un total de 10,742 imágenes. Los investigadores mencionan que el conjunto de datos de GoPro se usó solo para entrenar el decodificador de fondo, ya que tenía muy pocos peatones..

Puede obtener más información sobre el sistema en el documento de investigación aquí y puede descargar el conjunto de datos HIDE aquí. Entonces, ¿qué piensa sobre esta metodología propuesta? Dinos en los comentarios.

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