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                速成透视▆眼!只利用火鴉憤怒吼道光传播和阴影,MIT新算◥法能还原遮挡物

                2019/12/28 12:38:33来源:大数据文摘微信公众号作者:王转转、刘俊寰责编:骑士评论:

                在希区柯克的经典悬疑电影《后窗》中,男主因臉色漲紅腿部受伤坐卧修养,期间只能用望远镜观察邻居的生活打发无聊时间,由此修真歲月比起來卷入一场凶杀案。

                电影中男主的“观看”被作ξ为重要元素被反复强调,“观看”的内容则是被窗户框选出来的部分生活。

                有没有一种透视法,能够看穿墙壁等遮挡物,再现遮挡物后的人物动作呢,就像…“火眼金睛”?

                当然这可不是用来窥视◥别人生活的,透视法的开发可以带来很好的社会效益,比如,自动驾驶汽车可以更好地“看到”拐角处,养老中心可以提高居住的揚了起來安全性,搜救队可以↘提高在危险或障碍区域的导航能力……

                这一切需「要交给计算机视觉(computer vision)模 洪東天劇烈型来处理,现在的CV模型已经能完成一些看似不可能的任务了,比如帮助扑灭看著加利福尼亚的野火、了解复杂而险恶的道路,甚至可以用影子看到拐角处。

                七年前,MIT研究人员就开发了一个成像系统,该系统能以地板、门和墙壁为ζ“镜子”,“看到”人眼视线之外的场景信當真是陪了夫人又折兵息。

                系统利用了一种叫做飞秒激光(femtosecond laser)的装置,这种装置能发出非♂常短的光脉冲,持续时间以百万分之一秒为单位。工作时,系统向对面的墙壁发射激光,光线从墙上反射速速退開到室内,然后反弹重新出现,最终击中一』个探测器。该装置可以每隔几皮秒,或万亿分之一毀滅領域秒进行测量,由此形成一个完整的物体信息。

                可以说,这项工作为未来的计算机视觉发展开辟了无限的可能。

                最近,MIT计算机∏科学与人工智能实验室(CSAIL)的科学恭敬也轟到了洪東天等人家重启了这项工作。与之前不同的是,他们利用的是一种新㊣ 方法,即通过细微的阴影和反射重现被遮挡的动作。也就是说,打开摄像机之后,即使是摄像机视野之外的物体或动作,也可以进行再现。

                MIT的研究员们基〓于视域外的视频投射在附近物体上的阴影,预测出视域外的内容。上面一行显示的是研究员使用这种方ζ 法重现的视觉元素,下面【一行则是原始物体。

                通过敵人观察阴影和几何图形之间的相互作用,新的算這就可以想象下品靈器法可以预测光在场景中的传播方式,即“光传输”。然后,再∴利用这种传播方式从观察到的阴影中估计被隐藏的内容,甚至可以构建真人表演的大致轮廓。

                杂物如何成为“观看”的镜子

                该技术是“被动的”,这意味着对场景没有激▓光或其他干预,整个过程需要大约两个小时的处理时间。研究人员表示,该技术最终有助于重现视擺了擺手线之外的场景,包括但不限于上述应用。

                “通过使用非※视距成像设备(例如激光器)可以完成许多任务,但是在▅我们的方法中,只能使用自然到达相机的光线,并尝试充分⊙利用这些稀缺的信息,”前CSAIL博士后和NVIDIA现千秋雪見還沒有動作任研究科学家,新技术的首席研究员Miika Aittala表示, “鉴于神经网但是現在络的最新进展①,这似乎是一个很好的时机,可以解决在这个领域以前被认为是无法解决的一ω 些挑战。”

                为了捕获这些看不见的信息,团队使用了细微的间接照明提示,例如被观察区域杂乱的阴接天峰恐怕要超過你影和高光。在某种程度上我估計這妖獸,一堆杂物的行为有点○像针孔照相机,类似于在小学科学课中可能会制作的东西:它阻挡了一些光线,但允许其他光线通过,并且︾无论在何处,它们都描绘出周围〗环境的图像。

                但如果针孔相机被设计为仅允许通过足以形眼中只有強烈成可读图像的光线,那么一堆杂乱的杂物会爪子狠狠拍了下來产生无法识别的的图像、(通过光传输)被扰乱的阴影的复杂运动。

                可以将人選已經決定好了杂物想像成一面镜子,使我们可以看到周围的环境,尤其是在无法直接看到的角落。这个算法所解决的挑战是要弄清并理解这些照明的提示。

                具体而言,目标是通过光传输我們在歸墟秘境之中卻不過寥寥幾天和隐藏视频,将隐藏场景中活动恢复为人类可观看的内容。但是,解密却被证明是♂一个经典的“先有鸡还是看著十大家族先有蛋”的问题。为了理解加扰模式,用户将需要知→道隐藏的视频,反之,为了知道隐藏的视频,用户将需要理解加扰模式。

                “从数学上這把兵器摸樣與一般来说,就像↑我告诉你我正在考虑两个秘密数字,它们】的乘积是80。你能氣機直接鎖定了他和歐呼猜出它们是什么吗?也许40和2?还是371.8和0.2152?对于這件寶貝是我救我師傅必要我们的问题,我们々在每个像素上都面临类似的情况,”Aittala说,“几乎所有隐藏的视频都可以通过相应的加扰来解释,反之亦然。如果我们让计算机进行选择,它只会为我们提供一大堆◥看起来什么都不像的随机♀图像。”

                考虑到这一点,团队致力于通过算這寶藏可沒你們想想法上指定一种与现实中的阴影相对应的“加扰”模式来□消除歧义,以重现隐藏的视频,看起来它具有边缘,以及移动时具备一致我千夢不得不對你說聲佩服的对象。

                新的算法有助于消除歧义

                该团队还利用∮了一个令人惊讶的事实,即使从未受过训大聲一吼练的神经网络自然也喜欢表达“类似图像”的内容,这◣有助于消除歧义。

                算法使用了机器学习中“深层图像优先级”的概念,同时训练两个神经网↓络,这两个神经网络仅专用于一个目标视频。一个网络产生加扰模式▲,另一个网络估计隐藏上官公子的视频。当这两个因素再现了从混乱中录制的视频时,网络就会』得到“奖励”,驱使它们用合理的隐藏数据来解释观察结果。

                为了测试该系统,团队首先将物体堆放在氣勢以及姿態一堵墙上,然后放映视⌒ 频或在对面的墙上移动自己的物理▓位置。由此,他们可以重现视频,使您可以大致了解房间這峰主令到目前為止隐藏区域中正在发生的刮起了千無夢臉上运动。

                将来,该小组希▽望提高系统的整体分辨率,并最终在不受控制的环境中测试该技术。

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                关键词:透视

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