В Массачусетском технологическом институте группа ученых создала разработку, которая дает возможность восстановить скрытое на видео действие, с помощью теней и отражения. Программа проводит анализ взаимодействия теней и геометрии на видео, и с помощью них составляет прогноз «переноса света».
Суть технологической разработки
Например, если в помещение имеется видеокамера, данная разработка сможет воссоздать изображение видео угла, который не виден на видеозаписи. Чтобы провести такой прогноз, требуется примерно 2 часа.
Разработчики говорят, что эта технология может быть использована в автомобилях с автоуправлением, ведь она позволит предвидеть дорожную ситуацию за углом.
Также технология может найти применение у поисково-спасательных служб, которым она облегчит перемещение в опасных зонах.
В разработке используются блики и тени, таким образом, часть световых лучей подавляется, а часть переходит в зону видимости, и составляется рисунок изображения скрытых участков.
Главным, по словам ученых, было создать технологию, которая сможет из этих световых лучей, воссоздать картину того, что было скрыто на видео. И при этом получить запись, которую можно будет легко просмотреть. Чтобы совершить расшифровку скрытого изображения, алгоритму нужен шаблон (скремблирование) затемнения, имеющийся в действительности, и которое возможно находится на видео в невидимой зоне.
Разработчики воспользовались способностью нейронных сетей выбирать для выражения схожее шаблонам наполнение, причем даже при условии отсутствия отдельного обучения их этому.
Технологий производит обучение двух нейронных сетей сразу. Одна из сетей занимается созданием схемы скремблирования, вторая производит оценку видеофайлов.
Как проверялась технология
Тестирование алгоритма проводилось, на данный момент, в закрытом помещении, использовались разные предметы, которые были разброшены в хаотичном порядке. Полученное видео смогло показать цвета и движение объектов, находящихся в скрытом положении от камеры.
Группа ученых Массачусетского технологического института планирует усовершенствовать технологию, и провести тестирование уже в обычной среде.
