雖然視頻監(jiān)控在前端攝像機(jī)下足功夫，已經(jīng)逐漸由模擬、標(biāo)清過(guò)渡到高清、超高清，但仍然難以避免因分辨率過(guò)低而出現(xiàn)畫(huà)質(zhì)不清晰的問(wèn)題，對(duì)于公安辦事尤其影響甚大。如何在低像素成像之后作出補(bǔ)救之措，成為解決很多犯罪案件的關(guān)鍵之處。

據(jù)國(guó)外科技類網(wǎng)站arstechnica2月7日?qǐng)?bào)道，現(xiàn)在谷歌又開(kāi)發(fā)出了新的軟件，能夠依靠人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)將模糊照片變的清晰，對(duì)于安防行業(yè)將有深遠(yuǎn)意義。

從給出的示例圖片來(lái)看，谷歌這個(gè)軟件能夠從原圖的基礎(chǔ)上創(chuàng)造像素，將原本只有8*8像素大小的圖片還原出令人驚嘆的細(xì)節(jié)。我們知道人工智能即使再?gòu)?qiáng)大也是不能夠創(chuàng)造出原圖沒(méi)有的細(xì)節(jié)來(lái)的，那么人工智能技術(shù)到底是如何將照片變得清晰的呢?

據(jù)報(bào)道，要實(shí)現(xiàn)這一效果，需要兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共同作用，第一個(gè)階段涉及到“條件作用網(wǎng)絡(luò)”(ConditioningNetwork)，系統(tǒng)將會(huì)搜索其他類似經(jīng)過(guò)壓縮的高分辨率圖片，尋找圖案、顏色的相似關(guān)系。

第二個(gè)階段被稱之為“優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)”(PriorNetwork)，這一階段將會(huì)利用高分辨率圖片的細(xì)節(jié)，對(duì)于模糊圖片的部分進(jìn)行像素填充。

據(jù)悉，兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)階段誕生的圖片，將進(jìn)一步被整合成為一張圖片，其中就包含有合理添加的細(xì)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)最大限度的高分辨率還原。

谷歌這項(xiàng)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界里的測(cè)試相當(dāng)成功，在一項(xiàng)測(cè)試中，當(dāng)人類觀察者被要求看一張真實(shí)的名人高分辨率照片與電腦還原照片時(shí)，10%的人感到疑惑難辨，而對(duì)于臥室的照片更是有高達(dá)28%的人類觀察者被計(jì)算機(jī)圖片所迷惑。

值得注意的是，計(jì)算機(jī)超分辨率圖像并不是真實(shí)的原始圖像，額外添加出來(lái)的細(xì)節(jié)在圖像處理領(lǐng)域里術(shù)語(yǔ)被稱作“幻象”，只是計(jì)算機(jī)的“猜測(cè)”，換句話說(shuō)系統(tǒng)認(rèn)為新圖片的清晰度足以“欺騙”人類的眼睛，雖然并非百分之百還原真實(shí)，但是在一些諸如尋找犯罪嫌疑人等領(lǐng)域還是能起到不小的輔助作用。

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