Questo Software Può Unwarp i Tuoi Amici’ Volti Distorti in grandangolo Smartphone Foto
L’ampio angolo di telecamera lenti che sono diventati più frequenti negli smartphone sono grandi per la cattura …
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Apple Modalità Ritratto utilizza lo smartphone più telecamere sul retro per scattare più foto della stessa scena, che vengono poi confrontate in software per generare automaticamente una mappa di profondità dell’immagine. In parole povere, una mappa di profondità è una semplice riproduzione in bianco e nero di un’immagine che definisce le modalità di oggetti lontani, in una scena sono stati dalla fotocamera. Permette la Modalità Verticale per separare gli oggetti in primo piano—come persone e animali—da lo sfondo di un’immagine in modo che possa essere offuscata per aiutare a disegnare l’occhio umano, per le parti più importanti. Ma permette anche di iOS, il’ Ritratto di Illuminazione a distinguere le caratteristiche sul volto di una persona in modo che regolare l’illuminazione, che sono completamente finto, sguardo naturale e genuino possibile.
Come i ricercatori di Ricerca di Google e di UC San Diego hanno dimostrato ora, una caratteristica, come cambiare la luce su di una foto dopo aver preso potrebbe presto non richiedono un ultra-costosi smartphone con più telecamere sul retro. In un documento presentato al 2019 Siggraph conferenza che si svolgerà a Los Angeles, in California, la prossima settimana, i ricercatori dettaglio come una formazione adeguata AI in grado di ricreare le stesse funzionalità, ma solo di base della fotocamera hardware del telefono e, probabilmente, i migliori risultati.
La rete neurale utilizzata per questo processo è stato addestrato su un relativamente piccolo demografici e di un gruppo campione di persone: a soli 18 persone sono stati posizionati su un appositamente costruito luci di scena e fotografato da sette diverse angolazioni, mentre circondato da una sfera di luci fuoco da 307 direzioni diverse. I risultati hanno consentito di raggiungere una molto più grande database di ritratti umani che dimostrano centinaia di modi volto umano appare e reagisce alla luce, provenienti da varie direzioni, secondo i ricercatori. I dati demografici dei soggetti, che prevedeva “7 maschi Caucasici, 7 maschi Asiatici, 2 femmine di razza Caucasica, 1 femmina Asiatica, e 1 femmina di discendenza Africana” inclinata verso quelli con la pelle più chiara toni, in modo che i ricercatori in modo selettivo e assemblati manualmente il set di training per evitare la sotto-rappresentanza delle minoranze.
Analizzando i risultati, dicono i ricercatori, l’IA era in grado di imparare come applicare gli stessi risultati di foto esistenti per ricreare quasi qualsiasi condizione di luce su un soggetto umano volto, tra facoltativamente alterare lo sfondo di corrispondenza. Per confronto, Apple Ritratto di Illuminazione in funzione solo offrono sei diverse opzioni di riaccendere quando iOS 13 arriva in Autunno. Questo nuovo approccio teoricamente potrebbe consentire a un utente di riposizionare la sorgente di luce in uno spazio 3D, con i risultati appropriati da applicare all’immagine, compresi accurata delle ombre e dei colori sul volto di un soggetto.
I ricercatori vantare la tecnica in grado di generare un 640×640 pixel dell’immagine in soli 160 millisecondi. Che è abbastanza veloce per la generazione in tempo reale, scala in anteprima su un smartphone schermo. Ma per un processo completo di 12 megapixel immagini scattate da uno smartphone moderno, che equivale a circa il 4,7 secondi di numero scricchiolio. Non esattamente in tempo reale, e il team di ricerca non dettaglio che tipo di processore è stato utilizzato per ottenere i loro risultati. Avrebbe potuto essere una workstation desktop. Ma ogni anno processori mobili affidabile di vedere una spinta in termini di prestazioni, e se questa tecnologia è mai implementato in un sistema operativo mobile come Android, il trattamento di lavoro pesante potrebbe sempre essere scaricata su cloud e di un potente server da qualche parte, rendendo i tempi di elaborazione sentire insignificante.
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