Max Home IndustryВы, должно быть, видели телевизионные программы, в которых криминалиста просят увеличить лицо или, что еще хуже, отражение лица в глазах жертвы. Это явно невозможно — или это так?
Нет ничего хуже плохой науки, и мы все знаем, что происходит, когда вы увеличиваете цифровую фотографию, а затем увеличиваете ее снова и снова, пока какой-то невероятно маленький участок пикселей не станет полным изображением подозреваемого с высоким разрешением.
Этот заумный мультфильм о гусыне очень хорошо подводит итог тому, что произошло бы в реальной жизни:
Заумный гусь
Однако теперь, похоже, шутка над нами. В недавней статье доктора Роба Дженкинса с факультета психологии Йоркского университета (Великобритания) удалось доказать, что вы можете получить полезные изображения лиц из отражений в глазах. Это действительно так же просто, как увеличить масштаб. Загвоздка в том, что эксперименты проводились с 39 — мегапиксельной камерой-даже при этом фактические изображения были с низким разрешением.
Причина, по которой он работает и кажется надежным с точностью 84%, заключается в том, что мы хорошо распознаем лица даже с изображениями низкого качества. Ключевым фактором является то, что испытуемый должен знать лицо на изображении с низким разрешением. Похоже, что мы очень хорошо идентифицируем известное лицо и не очень хорошо сопоставляем изображение с низким разрешением с набором возможных фотографий с высоким разрешением, включая лицо.
Например, несмотря на то, что фотография ниже всего 16×20, большинство людей смогут узнать, кто это:
В ходе эксперимента несколько человек были сфотографированы со «сторонним наблюдателем» в таком положении, чтобы отражение их лица было запечатлено в глазу. Полученное изображение отражения в глазу было всего 27×36, а затем масштабировано с помощью бикубической интерполяции до 400×240 или больше и улучшено с помощью стандартных операций PhotoShop для нормализации контрастности и яркости.
Испытуемые могли сопоставлять лица, используя изображения с низким разрешением, но важным результатом было то, что если испытуемый знал человека на фотографии, то распознавание увеличивалось до 90%, а ложные срабатывания снижались на 10%.
Статья завершается обсуждением того, как все это можно было бы использовать и улучшить. Например, можно ли использовать два отражения для получения данных о глубине и даже изображений людей, которые на самом деле не видны субъекту.
Если вы считаете, что изображения с высоким разрешением вряд ли будут доступны, стоит отметить, что Nokia Lumia 1020 имеет 41-мегапиксельную камеру, и, без сомнения, скоро это станет нормой. Как отмечается в статье, возможно, имеет значение не качество отражения роговицы, а то, насколько хорошо человек, пытающийся распознать лицо, знает цель.
Поэтому в следующий раз, когда вы появитесь на фотографии, подумайте о том, что простая процедура может выявить, с кем вы находитесь.
Можем ли мы сделать лучше?
Очевидно, что есть возможности для некоторой вычислительной фотографии, чтобы улучшить качество извлеченных изображений.
Существует ли оптимальный алгоритм масштабирования?
Можно ли использовать информацию о глубине для построения лучшей модели лица?
Может ли вся задача быть автоматизирована с помощью извлечения и распознавания лиц.
Ответы на эти вопросы могут вывести расследование телевизионных преступлений в реальный мир.