211service.com
Šaligatvių išnykimo aktas
2008 m., reaguodama į susirūpinimą dėl privatumo, „Google“ pradėjo sulieti veidus žmonių, kuriuos užfiksavo automobiliuose sumontuotos kameros ir kurie buvo rodomi Google Street View kartografavimo paslauga. Kalifornijos mokslininkai mano, kad dabar jie sugalvojo geresnį sprendimą – programinę įrangą, kuri automatiškai pašalina bet kokius žmogaus buvimo įvykio vietoje pėdsakus.
Dabar tu mane matai: Programinė įranga, pašalinanti pėsčiuosius iš „Google Street View“, gali padėti sumažinti privatumo problemas.
Šis metodas apsaugo žmonių privatumą ir suteikia aiškesnį vaizdą gatvės lygyje, sako Arturo Floresas, kompiuterių mokslų magistras Dirbtinio intelekto grupė Kalifornijos universitete, San Diege. Net ir susiliejus veidui, vis tiek galima atpažinti asmenį, sako Flores. Aprangos, kūno formos ir ūgio kartu su vieta gali pakakti ką nors atpažinti, sako jis.
„Google Street View“ furgonai naudoja devynias ant stogo sumontuotas kameras, kad reguliariai fotografuotų aplink juos esančias scenas. Tada jie sujungiami ir sukuriamas beveik vientisas panoraminis vaizdas. Tačiau automatiškai pašalinti žmones iš tūkstančių įvairių vaizdų, kurių kiekvienas rodo skirtingas scenas, yra iššūkis.
Flores programinė įranga pirmiausia turi aptikti bet kokius pėsčiuosius scenoje. Tai atliekama naudojant standartinį objektų atpažinimo algoritmą, vadinamą implicit shape model (ISM), kuris buvo sukurtas Šveicarijos federalinis technologijos institutas . Idėja yra rasti grubų pėsčiųjų kontūrą, sako Bastianas Leibė , ISM bendradarbis, dabar dirbantis RWTH Acheno universitete. Kadangi žmogaus išvaizda labai skiriasi, algoritmas taiko tikimybinį metodą – ieško panašumų tarp vaizdų formų ir šimtų pėsčiųjų vaizdų, kuriuos buvo išmokytas atpažinti.
Atpažinus pėsčiąjį ir iškirpus jį iš vaizdo, reikia užpildyti paliktą skylę. Flores programinė įranga tai daro naudodama nuotraukas, padarytas prieš ir po atitinkamo vaizdo „Google“ „Street View“ furgonų. Šie vaizdai rodo fono vaizdą iš šiek tiek skirtingų kampų – algoritmas gali perorientuoti foną ir susieti jį į erdvę, kurią paliko dingęs pėsčiasis.
Floresas ir jo patarėjas, Serge'as Belongie , neseniai pristatė savo darbą IEEE tarptautiniame seminare apie mobiliąją viziją Čikagoje. Floresas sako, kad kai kurie realaus pasaulio vaizdai yra tiesiog pernelyg neįprasti, kad programinė įranga galėtų tinkamai apdoroti. Kai kuriuose kadruose buvo palikti keisti artefaktai, pavyzdžiui, šunys su pavadėliu be šeimininko arba batų poros, matyt, paliktos ant šaligatvio.
Sistema taip pat stengiasi sukurti foną, kai pėstysis eina ta pačia kryptimi kaip ir „Google“ furgonas, sako Flores. Jis sako, kad tiesiog neįmanoma gauti netrukdomo fono vaizdo.
Andrew Blake'as , „Microsoft Research Cambridge“ (JK) generalinio direktoriaus pavaduotojas ir kompiuterinio matymo ekspertas teigia, kad dauguma Flores programinėje įrangoje naudojamų metodų yra gerai žinomi. Jis priduria, kad dėl pastarojo meto laimėjimų tapo lengviau sujungti vaizdus ir sukurti sklandžiai atrodantį kompoziciją. Jis sako, kad naujausia panoramų susiuvimo programinė įranga leidžia fotografui susieti geriausią įmanomą panoramą iš bet kokios netvarkingos scenos nuotraukų krūvos.
Leibe pažymi, kad ši programinė įranga ar kažkas panašaus galiausiai galėtų būti panaudota kuriant gatvės lygio vaizdus, skirtus posūkio posūkio navigacijos sistemoms, kad būtų pakeista kompiuterinė animacija, kurią dabar naudoja tokios sistemos.