La inteligencia artificial mejora las caras borrosas en ‘imágenes de súper resolución’

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Los investigadores han descubierto una manera de transformar unas pocas docenas de píxeles en una imagen de alta resolución de una cara utilizando inteligencia artificial.

Un equipo de la Universidad de Duke en los Estados Unidos creó un algoritmo capaz de «imaginar» caras de aspecto realista a partir de imágenes borrosas e irreconocibles de personas, con ocho veces más efectividad que los métodos anteriores.

«Nunca antes se habían creado imágenes de súper resolución con esta resolución con tanto detalle», dijo la científica de computación de Duke, Cynthia Rudin, quien dirigió la investigación.


Las imágenes generadas por la IA no se parecen a personas reales, sino que son caras que parecen plausiblemente reales. Por lo tanto, no se puede utilizar para identificar personas de imágenes de baja resolución capturadas por cámaras de seguridad.

El sistema PULSE (Photo Upsampling via Latent Space Exploration) desarrollado por la Dra. Rudin y su equipo crea imágenes con una resolución 64 veces mayor que la imagen borrosa original.

El algoritmo PULSE puede lograr niveles tan altos de resolución mediante ingeniería inversa de la imagen a partir de imágenes de alta resolución que se parecen a la imagen de baja resolución cuando se reduce la escala.

Las imágenes generadas al mejorar los píxeles no representan personas reales (Universidad de Duke)

A través de este proceso, las características faciales como pestañas, dientes y arrugas que eran imposibles de ver en la imagen de baja resolución se vuelven reconocibles y detalladas.

«En lugar de comenzar con la imagen de baja resolución y agregar detalles lentamente, PULSE atraviesa la variedad de imágenes naturales de alta resolución, buscando imágenes que se reducen a la imagen original de baja resolución», indica un documento que detalla la investigación.

El algoritmo de IA puede mejorar unas pocas docenas de píxeles en una imagen de alta resolución de una cara (Duke University)

«Nuestro método supera a los métodos de vanguardia en calidad perceptiva con resoluciones y factores de escala más altos que los posibles anteriormente».

El sistema podría usarse teóricamente en imágenes de baja resolución de casi cualquier cosa, desde medicina y microscopía, hasta astronomía e imágenes satelitales.

Esto significa que se pueden imaginar imágenes ruidosas y de baja calidad de planetas distantes y sistemas solares en alta resolución.

La investigación se presentará en la Conferencia 2020 sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR) esta semana.

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