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识别|微软新型AI算法助力修复老旧照片，微美全息AR+AI人脸识别加速智慧城市场景融合

近年来,利用人工智能算法辅助修复的技术也多了起来 。 近期,微软就推出了一种新算法,据说能提高修复效率 。 微软研究院团队 Ziyu Wan、Bo Zhang等人开发了一种新的基于AI的算法,用于通过深度学习方法恢复遭受严重毁坏的老旧照片 。
与可以通过监督学习解决的常规还原任务不同,真实照片的毁坏很复杂,并且合成图像和真实旧照片之间的域间隙使网络无法运用 。
识别|微软新型AI算法助力修复老旧照片，微美全息AR+AI人脸识别加速智慧城市场景融合
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这项新技术通过利用真实照片和大量合成图像配对,架构一种新的三重态域翻译网络 。 具体来说,他们训练两个变体自动编码器(VAE)将旧照片和干净照片分别转换为两个潜在空间 。 并使用合成配对数据学习这两个潜在空间之间的转换 。
由于域间隙在紧凑的潜伏空间中是封闭的,因此这种转换可以很好地推广到真实照片 。 为了解决一张旧照片中混合的多种退化问题,他们设计了一个全局分支,该分支具有针对结构化缺陷(例如划痕和灰尘斑点)的非局部块,以及针对非结构化缺陷(例如噪声和模糊度)的局部分支 。 两个分支融合在潜在空间中,从而提高了从多个缺陷还原旧照片的能力 。 提出的方法在恢复旧照片的视觉质量方面优于最先进的方法 。
一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找) 。 系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份 。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史 。 但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要 。 解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别 。 但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意 。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术 。 它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别 。 这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化 。
近几年人脸识别市场应用范围逐渐扩大,形成巨大的市场空间,随着人脸识别技术的不断改进已经相对成熟,其应用领域从开始的门禁/考勤领域,到目前应用与金融、安防反恐、教育、社交娱乐、设备、交通、智能商业等领域,应用范围逐渐扩大 。
人脸识别的应用趋势上也将由2D向3D转变,更精准更便捷 。 起初,人脸识别技术使用2D识别,但由于2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响,识别率不够理想,因此全息3D的人脸识别应运而生 。 相比较而言,全息3D人脸识别技术不仅识别率高,且在使用方便性上也将远远高于2D人脸识别 。
作为全息视觉领域的领军者,微美全息(WIMI.US)已成长为中国领先的全息云综合技术方案提供商之一,公司提供从全息视觉AI合成与呈现、全息互动软件开发、全息AR广告投放、全息AR SDK支付、5G全息通讯软件开发到全息人脸识别等全息AR技术的一站式服务,商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域 。
微美全息开发的全息人脸识别系统,能够像人眼一样直观地识别,将是世界上第一款快速、准确的人脸三维识别设备 。 鉴别时间只需要一秒钟,走路时甚至跑过去,只需在设备上恍一眼,它就会鉴别其身份是否是以前注册过的,系统对每个人的注册时间只需2秒 。 不需要任何直接的物理接触,也不需要在识别装置前面的精确定位,且无论他们是什么年龄或身高 。 全息人脸识别系统类似于人眼,配备一个3D视觉系统,采集的人脸三维模型 。 能够分辨出的几何精度可达五分之一毫米,即使是同卵双胞胎也能够分辨,全息人脸识别系统是目前市场上上最精确的生物识别设备系统之一 。


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