- Регистрация
- 9 Май 2015
- Сообщения
- 1,071
- Баллы
- 155
- Возраст
- 51
Группа исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) разработала технологию восстановления потерянных деталей на изображениях, на которых показано движение людей, для создания чёткой картинки. Технология основана на использовании нейросети и алгоритма под названием «модель визуальной депроекции».
Когда алгоритм используется для обработки ранее неизвестных изображений низкого качества с размытыми элементами, нейросеть анализирует их, чтобы выяснить, что могло вызвать это размытие. Затем она создаёт новые кадры и объединяет их с данными с размытого изображения. Таким образом нейросеть может создать небольшое видео, в котором покажет источник движения.
Во время тестирования алгоритм сумел точно воссоздать 24 кадра, демонстрирующие походку конкретного человека, его размеры и движения конечностей. Исследователи намерены совершенствовать данную технологию для применения в медицине. Они считают, что её можно использовать для преобразования двухмерных изображений в трёхмерные с дополнительной информацией, например, те же рентгеновские снимки можно превращать в КТ-снимки (компьютерная томография). При этом пациентам не придётся делать ещё одно сканирование и переплачивать за него. Это особенно важно для развивающихся стран, где такое обследование может быть не везде доступным.
Когда алгоритм используется для обработки ранее неизвестных изображений низкого качества с размытыми элементами, нейросеть анализирует их, чтобы выяснить, что могло вызвать это размытие. Затем она создаёт новые кадры и объединяет их с данными с размытого изображения. Таким образом нейросеть может создать небольшое видео, в котором покажет источник движения.
Во время тестирования алгоритм сумел точно воссоздать 24 кадра, демонстрирующие походку конкретного человека, его размеры и движения конечностей. Исследователи намерены совершенствовать данную технологию для применения в медицине. Они считают, что её можно использовать для преобразования двухмерных изображений в трёхмерные с дополнительной информацией, например, те же рентгеновские снимки можно превращать в КТ-снимки (компьютерная томография). При этом пациентам не придётся делать ещё одно сканирование и переплачивать за него. Это особенно важно для развивающихся стран, где такое обследование может быть не везде доступным.
«Если мы сумеем конвертировать рентгеновские снимки в компьютерную томографию, это изменит ход игры. Вы сможете просто взять свой рентгеновский снимок, пропустить его через наш алгоритм и увидеть всю недостающую информацию», — сказал Гуха Балакришна (Guha Balakrishna), ведущий автор исследования, сотрудник лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (MIT CSAIL).