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AI 重建模糊技术待加强,低分辨率人脸图像被玩坏了



《爱国者行动》根据真实情况改编的电影有一个情节:警察在波士顿爆炸案发生后开始浏览各种监控影像,意图找出行为异于常人的嫌犯。

监控影像中,爆炸发生时有一个人把头转向相反方向,警方因此锁定了嫌犯。

电影中,警察或许只要对影像分析员说「放大、再放大!」就能清晰呈现嫌犯的脸,旁边还即时配上比对资料库找到的生日、家庭情况、现居地址……

现实情况就一言难尽了,谁知道录下嫌犯的监控镜头是几年前装的?这时如果你只说「放大、再放大!」那大概就只能看到一个色彩均匀的像素块了。想只凭监控影像就锁定嫌犯,就目前的硬件条件而言还太难。

硬件跟不上,那软件呢?最近,研究人员展示了 AI 可能有怎样的贡献,或许可帮助我们在不失真的情况下恢复人脸的基本特征。

研究人员透过 AI 重建模糊、低分辨率的人脸图像,使之更清晰、分辨率更高,更接近真实人脸。这进展来自一个人工智能研究领域,称为「人脸超分辨率」,专注于用失真或低分辨率图像重建更贴近真实的人脸。

最近的一机器学习会议,韩国高级科学技术研究院研究人员发布《透过关注脸部标记,逐步提高人脸的超分辨率》论文。研究人员提出新的人脸识别方法,可生成 8 倍超分辨率的人脸图像,并完全保留脸部细节。

▲ 像素图,还原图和真实图的对比。

为了训练 AI,研究人员采用渐进训练方法。透过将网络分成连续步骤进行稳定训练,每个步骤输出的分辨率都逐渐提高。他们还提出新的脸部注意力缺失方法,透过增加像素差和热图值恢复脸部属性。除此之外,训练 AI 还使用最先进的人脸对齐网络,提取适用人脸 SR 的热图,减少训练时间。

实验结果证明,研究人员的方法在定性、定量测量、感知品质等方面都优于目前最先进的方法。利用人工智能的能力,我们从像素化的初始图像识别一个人会容易许多。

当然,这毕竟是 AI,还是有很多让人啼笑皆非的结果。

Twitter 用户 @jonathanfly 就把平常用的表情包模糊成像素块让 AI 挑战,表情包模糊后的大小正好为 16×16 像素。结果 AI 还原出来有点「可怕」,本身像素化可爱风的鼻子眼睛变成真实的人脸,看上去有点搞笑,变成常用的魔性表情包。

但用真人照片像素化之后,正常的图片还算贴近原貌。

如果调整像素块图片的对比度,对齐人脸效果稍稍偏离,就可能造成还原人脸鼻歪眼斜。

I’m glad I was able to sneak some humor/horror into this otherwise serious @voxdotcom article>

毕竟 AI 还是靠着我们教它的东西重建图像,所以还原出这些偏向人脸的效果其实也不让人意外,目前还没那么完善也能理解。

部落格 I Forced A Bot 尝试将像素化图片从 16×16 调整到 128×128,然后再降低到 16×16。透过这样的处理,通常得到的是更贴近真实人脸的结果。因为图像更模糊,能为 AI 的还原工作提供更多创造性解释图像的空间。

I Forced A Bot 还发现一个论文没有公布的细节,有些生成的人脸图像会有黑色不明物,部落格作者称为「哈利波特的伤疤」。

到此,这个 AI 已被拿来尝试做各种表情包,看上去彻底「玩坏了」。

但我们还是要承认,只要不把 AI 用在表情包还原,那么专注于模糊图像还原的 AI 还是有非常正面的作用。如果在某个案件捉到的嫌犯图像过于模糊,那么 AI 很可能会成为呈现嫌犯相貌的最后一环。

不过现有的技术还无法用于刑案侦察,我们还是只能等 AI 学成归来,再帮助人类。

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