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MIT CSAIL的AI可以仅从视频片段中重建隐藏的动作

发布时间:2019/12/10 新闻 浏览次数:827

 
人工智能和机器学习算法是一门古老的帽子,它是在系统的核心(其中一些系统使用激光)在视线外产生图像的地方。但是,在没有特殊设备的情况下重建隐藏对象更具挑战性的任务呢?
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员说,他们正是以此为基础开发的。他们的系统(可以在本周发布的预印本中列出)可以从观察到的混乱中的阴影和反射中重建隐藏的视频。即使在房间里打开摄像机,也可以在拐角处“看到”,即使这些拐角(以及实景表演)落在摄像机视野之外。
这是在2017年和2018年发布的初步工作的基础上进行的,该工作受到场景中光量的限制,并由于照明条件的变化而跳闸。根据研究团队的说法,该系统的当前迭代具有更广泛的通用性和更强大的功能。
秘密调味料是一种算法,可以预测光在场景中的传播方式(这种现象称为光传输)。事实证明,一堆物体的行为就像针孔相机一样,它阻挡了某些光线,同时又允许其他光线通过,从而在光线照射到的任何地方绘制了周围的图像。但是,尽管针孔照相机只能让许多光线穿过,以形成可读的图像,但一堆杂​​乱的图像所产生的图像却被扰乱了,无法识别。
MIT CSAIL阴影
为了对图像进行解读,团队使用了与真实世界中真实的阴影和阴影相对应的模式,并且他们利用了AI算法自然更喜欢表达“类似图像”的内容这一事实,即使他们从未受过训练也是如此。 。为此,研究人员的系统同时训练两个机器学习模型-一个产生加扰模式,另一个估计隐藏视频。当多种因素的组合再现了从混乱中录制的视频时,两者会得到奖励,从而驱使他们用合理的隐藏数据来解释观察结果。
为了测试他们的方法,研究人员将物体堆放在一堵墙上,然后放映视频或物理移动到另一堵墙附近。由此,他们能够重建视频,从而传达出对正在发生的隐藏运动的大致了解。
这绝不是完美的-重建过程大约需要两个小时才能产生-但是研究人员认为,该系统有一天可以使“社会的许多方面”受益。例如,无人驾驶汽车可以更好地了解在角落里出现的情况,并且搜索救援机器人可以以更高的鲁棒性导航危险或障碍物区域。实际上,十月份,麻省理工学院的CSAIL研究人员提出了一种称为ShadowCam的自动驾驶汽车系统,该系统使用类似的技术来检测和分类地面上的阴影。
MIT CSAIL阴影
“通过使用非视距成像设备(例如激光器),您可以取得很多成就,但是在我们的方法中,您只能使用自然到达相机的光线,并且您尝试充分利用稀缺的信息。 Nvidia研究科学家兼这项新技术的首席研究员Miika Aittala说。 “鉴于神经网络的最新进展,这似乎是一个很好的时机,可以解决在这个领域以前被认为是无法解决的一些挑战。”