荒野悲歌提示您:看後求收藏(第1334章 人眼和馬賽克,大時代之巔,荒野悲歌,試讀吧),接著再看更方便。
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小超人是純純的技術小白,屬於什麼都不懂的那種。
周不器、裴瑤雖然也是技術外行,但作為企業高管,一定的技術理論還是要知道的,耳濡目染之下要遠遠強於普通人。
對這個圖片放大一倍的概念,就特別興奮。
這可夠厲害了!
難怪湯小歌教授信誓旦旦地說過去這幾年,他這個多媒體實驗室的科研水平能夠跟麻省理工、劍橋相媲美。
這個“圖片放大”的專案,才是技術硬核啊!
周不器甚至在某一刻產生了大膽的猜測。
這個多媒體實驗室……
不會就是後來大名鼎鼎的人工智慧實驗室商湯科技吧?
人工智慧是高階的前沿的科學領域,就算港校很厲害,也不是隨隨便便就能玩的。而且在論文規模上達到了麻省理工、劍橋的水準,這可不是朝夕之間就能達到的。
見到放大後的圖片那一瞬,周不器就堅定了想法。
這個實驗室,必須要資助、扶持、投資!
這個實驗室,99.99%就是未來的商湯科技!
所謂的圖片放大,其實很簡單,就像小超人的認知那樣,簡單地把邊拉長就可以了。
可在放大的時候,問題就出現了。
圖片放大,解析度就下降了。
720p的圖片,放大一倍就變成360p了,再放大,變成180p,再然後就變成一塊一塊的馬賽克了。
而湯教授的這個專案,是在圖片放大的同時,保持原有的解析度。
這可太有意義了。
湯教授的一個叫李晉中的博士,上臺對著大銀幕的投影圖片,進行了對這個專案的講解——
“過去的很多老照片,時間長了,或者拍攝裝置不行,就會很模糊。透過這個演算法程式,可以把照片清晰化。”
“如果進一步地發展,甚至可以進行顏色的修復。把過去的黑白老照片,變成彩色照片。甚至一張照片裡比較模糊的文字,也可以比較清晰地識別出來。”
“剛才裴總說了美圖秀秀,老師不太清楚,但是我知道。我們這個演算法,應用起來可以對美圖秀秀提供很大的幫助,使用者可以先拍一張照片,然後再選擇在哪一個點聚焦。還可以用濾鏡把圖片變成各種各樣風格的畫面。”
周不器很滿意。
裴瑤也很滿意,笑容滿面,輕快地問:“李博士,你說的這些設想,顏色修復,不同風格的畫面濾鏡,這些現在可以實現嗎?”
李晉中博士有些尷尬,“目前還不能,我們沒有進行這方面的研究。不過,大體上使用的技術原理和人工智慧的運用方式是一致的,跟圖片放大都差不多,都屬於深度學習的影象處理。”
旁邊的湯教授比較內斂,很認真地說:“想實現這幾點,需要更深層次的人工智慧的學習。目前還不夠,需要全世界同行的共同努力。”
周不器笑道:“湯教授有空了,我希望你能帶著團隊去首都,跟我們的cto沈向陽博士進行交流。我們的紫微星研究院在重點發力人工智慧,甚至在矽谷創辦了ai實驗室,一個最重要的方向就是深度學習演算法框架的最佳化和設計。”
湯教授很高興,“如果有機會,這自然最好不過。”
小超人剛剛私底下跟紫微星的專家有過短暫溝通,這下也就明白了,原來這個演算法是提高圖片的解析度,就很好奇地問:“我記得很多好萊塢電影裡都這麼演,什麼《碟中諜》《007》《諜影重重》之類的,說是透過衛星抓拍到了大街上的人臉,圖片非常模糊。然後就透過技術處理,進行了細節的補充,變成了一張完整的臉,然後跟什麼系統對接,就可以查到這個人的所有資料了。”
湯教授哈哈一笑,“對,很多。”
“是真的嗎?”
“假的。”
小超人有點失望,“哦。”
“能具體說說嗎?”
周不器卻被小超人的這番話提了個醒,覺得這非常重要。
紫微星在做一個專案,叫微點地圖,對標的是谷歌地圖。
谷歌地圖使用的是美國的商業衛星,然後對地球進行拍照,傳輸到計算機上進行資料的處理和整合,就變成了精密到洩密的谷歌地圖,在上面甚至能看到小區裡的花花草草。這主要就是源自技術的強大,美國的商業衛星精密度比國內的軍用衛星還高。
這已經危害了國防安全,會被拍到很多機密場所。這些機密場所到底是什麼,美國人不知道,所以拍到也沒用。
可“谷歌地球”、“谷歌地圖”上線之後,提供了“標記”功能。
也就是說,誰知道這些場所是什麼,就可以在上面進行標註。很多國人不明所以,就標上去了。或者一些壞人收錢了,就偷偷過去調查,調查清楚後再標註上去,這有洩密的嫌疑。
所以國內的做法一方面是限制相關產品的使用,一方面是推出國產可控的類似產品。這個重要的關乎國家安全的任務,主要由百度地圖和微點地圖來承擔。
可是,國內的商業衛星拍攝的精密度太差怎麼辦?
國家地理局等相關部門就組織了一些民用或者軍用直升機,對大城市進行航拍。這種航拍的精密度可比衛星高多了。
可問題又來了。
國家這麼大,怎麼可能都用航拍?哪有那麼多經費,哪有那麼多人力物力和飛機啊?(實際上現在也沒解決,直接一勞永逸地封殺谷歌完事)
解決這個問題的又是周不器,他牽頭聯絡了國家地理局和八吉星,訂購了一批無人機,透過無人機來進行拍攝。
記錄國家日新月異的發展變化,這是一個非常有意義的戰略性非盈利專案。
可這裡還有一個問題。
無人機的技術不夠成熟,拍攝的時候可能不夠穩定,就會導致拍出的畫面失焦、模糊,甚至因為陽光、曝光等原因,出現許許多多的細節問題。
無人機航拍,肯定不如人坐在直升飛機上用長焦鏡頭的專業相機來拍攝的效果好。
眼下的這個多媒體實驗室的研究專案,似乎能解決這個問題!
多媒體實驗室,顧名思義,研究的就是“投影”、“成像”、“圖片處理”的實驗室,在這個領域,他們比人工智慧專家沈向陽還要專業。
透過人工智慧演算法,把無人機拍攝下來的照片進行處理,變成清晰的照片,就可以跟人工航拍的效果差不多了。
因為這是紫微星的專案,微點地圖就有技術壟斷權,微點地圖就可以對百度地圖進行壓制了。
一舉多得啊!
更有甚者,甚至可以推廣到軍用領域。
比如軍事偵查,把拍到的模糊圖片清晰化處理;比如國內的衛星拍到的國外畫面太模糊,也可以清晰化處理。
不過,這顯然還有很長的路要走,湯教授說道:“在警方和fbi的探案過程中,經常能獲得一些犯罪嫌疑人的模糊照片。如果能對照片進行超解析度處理,把照片變得清晰、漂亮,就會大大地提高破案率。可實際上這件事美國已經做了幾十年,至今都無法做到。”
周不器問:“為什麼?”
“演算法的問題,”湯教授嘆了口氣,“我們對過去的演算法很失望。”
周不器問:“基於人工智慧的深度學習可以解決嗎?”
湯教授道:“這件事很複雜,計算機處理的是0和1兩種訊號。透過這兩種訊號完成一些人類行為的判斷,會非常複雜。比如這裡有一張桌子,我們一眼就能看見,不要反應時間就能判斷出來。可計算機如果要從圖片中識別一張桌子,可能需要上百萬次的計算才行。實際上,過去這幾十年的圖片識別領域,計算機的處理效率遠遠低於人眼。連人眼都看不清的東西,計算機就更不可能看清了。”
周不器似乎理解了,“過去的計算機處理能力太差,現在出現了很多超級計算機,紫微星甚至可以進行叢集化的雲端計算,算力就大大增加了。”
湯教授看向周大老闆的眼神發生了幾分變化,很高興地說:“沒錯,算力的提高,是人工智慧發展的基礎。不過,過去的演算法肯定是不行的,要有新的創新、在學術上有新的發現。我給你舉個例子,1放大2倍,是2;放大100倍,是100;放大1000倍,是1000。一個確定的數字1,放大多少倍,得到的都是確切數字。可是,一個不確定的數字ε,放大10倍是10ε,放大100倍是100ε,不管放大多少倍,得到的都是一個不確定的數字。”
在場的都是受過高等教育的,哪怕是外行,也能聽懂這其中的邏輯。
就比如大銀幕上演示的這張人像圖片。
這張圖片的原始照片是清晰的,就是確定的數字,所以不管放大多少倍,都是有演算法基礎的,都是確定的,放大之後可以給出清晰影象。
可如果原始照片過於模糊,模糊到連眼睛都看不清,就是一個不確定數字。不管放大多少倍,都是不確定的。
周不器點了點頭,對此比較心安。
無人機拍的照片,就算模糊了一些,人眼也能看清。人眼能看清,就應該能處理好。
湯教授接著又說:“不過,在新技術之下,人眼無法分辨的不確定數字,未必就不能轉化為確定數字!”
“哦?”
周不器眼睛一亮。
湯教授道:“依靠大資料。”
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