Un nuovo algoritmo informatico riesce a trasformare le immagini sfocate e pixellate, al punto tale da rendere il volto irriconoscibile, in volti di persone estremamente realistici. L’algoritmo parte d aquei pochi indizi che ha a disposizione per creare un volto che si avvicini quanto più possibile alla “traccia” iniziale.
L’algoritmo riesce ad ampliare il livello di risoluzione iniziale fino a 64 volte letteralmente “immaginando” le caratteristiche che la faccia potrebbe avere.
“Non sono mai state create immagini a super risoluzione con questa risoluzione prima con così tanti dettagli”, spiega Cynthia Rudin, una scienziata informatica della Duke University che ha partecipato allo studio.
Non si tratta di un sistema per identificare le persone, men che meno di un sistema per trasformare un’immagine sfocata con un volto irriconoscibile, ad esempio un volto presente nel frame ripreso da una videocamera di sorveglianza.
Questi ultimi resteranno sempre irriconoscibili e non c’è algoritmo che possa migliorarli proprio perché mancano le informazioni di base. Tutto ciò che l’algoritmo può fare è “immaginare” partendo da quelle deboli tracce, come potrebbe essere il volto.
Sostanzialmente crea uno nuovo volto che non esiste ma che potrebbe essere quello più vicino, morfologicamente parlando, al volto reale.
Lo stesso algoritmo, in ogni caso, potrebbe essere utilizzato per migliorare le foto a bassa risoluzione e per creare immagini più nitide e realistiche, come quelle di paesaggi, per esempio, o anche le immagini satellitari e quelle riprese dalla microscopia.
L’algoritmo è stato denominato PULSE e, una volta ottenuta l’immagine a bassa risoluzione, esegue una ricerca di esempi di volti ad alta risoluzione generati dall’intelligenza artificiale attraverso uno strumento di apprendimento automatico denominata “rete generativa contraddittoria” o GAN (generative adversarial network). Da questo elenco sceglie il volto con i lineamenti più vicini alle tracce iniziali.
Approfondimenti
- Artificial Intelligence Makes Blurry Faces Look More Than 60 Times Sharper | Duke Today (IA)
- PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models (IA)
- PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models (IA) (arXiv: 2003.03808) (PDF)
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