Масштабирование В Стиле CSI Позволяет Видеть Лица, Отраженные В Глазу

Вы, 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.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *