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Inteligencia artificial logra hacer 60 veces más nítidas las caras borrosas
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Inteligencia artificial logra hacer 60 veces más nítidas las caras borrosas

Nueva herramienta con Inteligencia artificial puede interpretar caras muy borrosos y ofrecer un retrato con alto detalle

por LaVerdad

Inteligencia artificial logra hacer 60 veces más nítidas las caras borrosas

Inteligencia artificial logra hacer 60 veces más nítidas las caras borrosas

Investigadores de la Universidad de Duke han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que puede convertir imágenes borrosas e irreconocibles de los rostros de las personas en retratos generosamente convincentes generados por computadora, con más detalles que nunca.

De una imagen totalmente pixelada a un retrato perfectamente reconocible
De una imagen totalmente pixelada a un retrato perfectamente reconocible

Los métodos anteriores pueden escalar una imagen de una cara hasta ocho veces su resolución original, pero el equipo de Duke ha ideado una forma de tomar un puñado de píxeles y crear caras de aspecto realista con hasta 64 veces la resolución, interpretando características como líneas finas, pestañas y rastrojos que no estaban allí al principio sitio.

la científica informática de Duke Cynthia Rudin responsable del proyecto dice que nunca antes se habían creado imágenes de súper resolución como esas, con tanto detalle.

Los investigadores dicen que el sistema no puede usarse para identificar personas, es decir,  no convertirá una foto desenfocada e irreconocible de una cámara de seguridad en una imagen nítida de una persona real, en su lugar, es capaz de generar nuevas caras que no existen, pero que parecen plausiblemente reales.

De una imagen borrosa una cara reconocible

Si bien los investigadores se centraron en los rostros como prueba de concepto, la misma técnica podría, en teoría, tomar tomas de baja resolución de casi cualquier cosa y crear imágenes nítidas y de aspecto realista, con aplicaciones que van desde medicina y microscopía hasta astronomía e imágenes satelitales. Los investigadores presentarán su método, llamado PULSE, en la Conferencia 2020 sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR), que se realizará virtualmente del 14 al 19 de junio.

Los enfoques tradicionales toman una imagen de baja resolución y "adivinan" qué píxeles adicionales se necesitan tratando de hacer que coincidan, en promedio, con los píxeles correspondientes en las imágenes de alta resolución que la computadora ha visto antes. Como resultado de este promedio, las áreas texturizadas en el cabello y la piel que podrían no alinearse perfectamente de un píxel al siguiente terminan pareciendo borrosas e indistintas.

 

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Al equipo de Duke se le ocurrió un enfoque diferente, en vez de tomar una imagen de baja resolución y agregar lentamente nuevos detalles, el sistema rastrea ejemplos generados por inteligencia artificial de caras en alta resolución, buscando las que se parecen lo más posible a la imagen de entrada cuando se reduce al mismo tamaño.

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