maybe_elf Jun 26 2020 at 11:10

Исследователи ИИ обнаружили предел распикселизации лиц на фото. Дальше алгоритм «придумывает» лицо

2 min

11K

Algorithms*Image processing*Artificial Intelligence

Comments 18

UFO just landed and posted this here

Akuma Jun 26 2020 at 11:47

С картами проще. Номер карты валидируется простой математикой, там есть цифра с контрольной суммой. Т.е. можно отбрасывать заведомо неверные варианты.

UFO just landed and posted this here

Akuma Jun 26 2020 at 11:49

А до этого ИИ не придумывал что-ли?
Нельзя получить что-то из ничего. Это так не работает. Нейросеть не может восстановить убитое фото, оно всегда будет его дорисовывать на основе своей БД, по другому быть просто не может, т.к. исходные данные отсутствуют.

Человек точно так же если будет восстанавливать фото — просто додумывает на основе своего опыта. Не всегда правильно, кстати.

+15

Jogger Jun 26 2020 at 12:45

Ну разумеется додумывает, но до какого-то уровня это додумывание получается близким к оригиналу. Это как интерполяция дискретизированного сигнала — если сигнал достаточно плавный, а дискретизация высокая — можно получить довольно точный результат. Теорема Котельникова как раз задаёт такой порог.

DistortNeo Jun 26 2020 at 13:32

Для фотографических изображений теорема Котельникова плохо применима, потому что объекты реального мира не имеют ограничений по частотам.

UFO just landed and posted this here

DistortNeo Jun 26 2020 at 16:01

А причём тут JPEG? Частоты уже потеряны при дискретизации.

К тому же, JPEG работает не на ограничении частот, а на переходе в другой базис и на квантовании коэффициентов — по факту зануляются коэффициенты, имеющие низкие веса. Причём это могут и низкие, и высокие частоты (но чаще — высокие).

UFO just landed and posted this here

DistortNeo Jun 27 2020 at 00:12

А это уже связано с особенностями человеческого восприятия, что высокие частоты он воспринимает хуже. Интерполяция, кстати, не делается — расжимается как есть, с искажёнными коэффициентами.