AI hat Millionen von Anwendungen, einschließlich der Neudefinition unzureichender Bilder. Die Intelligenzanwendung zur bioidentischen Identifizierung ist immens. Wieder erfinden Technokraten, weil sie können, nicht weil sie ... ⁃ TN Editor
Googles neuronale Netze haben den Traum erfüllt CSI Zuschauer überall: Das Unternehmen hat ein neues KI-System vorgestellt, das in der Lage ist, ein quadratisches Bild mit acht Pixeln zu „verbessern“, die 16-Auflösung zu erhöhen und verlorene Daten effektiv wiederherzustellen.
Das neuronale Netzwerk könnte verwendet werden, um die Auflösung von unscharfen oder pixeligen Gesichtern auf eine Weise zu erhöhen, die zuvor für unmöglich gehalten wurde. Ein ähnliches System wurde zur Verbesserung der Bilder von Schlafzimmern demonstriert, wobei wiederum ein 32 × 32-Pixel-Bild aus einem 8 × 8-Bild erstellt wurde.
Googles Forscher beschreiben das neuronale Netzwerk als "halluzinierend" die zusätzlichen Informationen. Das System wurde trainiert, indem unzählige Bilder von Gesichtern gezeigt wurden, so dass es typische Gesichtszüge lernt. Ein zweiter Teil des Systems konzentriert sich auf den Vergleich von 8 × 8-Pixel-Bildern mit allen möglichen 32 × 32-Pixel-Bildern, von denen sie verkleinerte Versionen sein könnten.
Die beiden Netzwerke, die in Harmonie arbeiten, zeichnen effektiv ihre bestmögliche Vermutung für das ursprüngliche Gesichtsbild neu. Das System ermöglicht eine enorme Verbesserung im Vergleich zu herkömmlichen Upsampling-Methoden: Wenn ein älteres System nur einen roten Block in der Mitte eines Gesichts betrachtet, ihn 16-mal größer und die Ränder unscharf macht, ist das Google-System in der Lage Um es zu erkennen, ist es wahrscheinlich, dass es sich um ein Lippenpaar handelt, und zeichnen Sie das Bild entsprechend.
Natürlich ist das System nicht magisch. Es kann zwar fundierte Vermutungen anstellen, die auf dem Wissen darüber basieren, wie Gesichter im Allgemeinen aussehen, aber manchmal sind nicht genügend Informationen vorhanden, um ein Gesicht neu zu zeichnen, das erkennbar der gleichen Person wie das Originalbild entspricht. Und manchmal wird es einfach nur vermasselt, was zu unmenschlichen Monstrositäten führt. Nichtsdestotrotz funktioniert das System gut genug, um Menschen in 10% der Fälle für Bilder von Gesichtern zu täuschen.
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