Il team di IIT Madras sviluppa un nuovo metodo per recuperare vecchie foto danneggiate

Il mondo sta ancora vivendo una profonda nostalgia, una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale del servizio di albero genealogico online MyHeritage, che aggiunge l’animazione del viso alle foto. Quasi ogni giorno ci imbattiamo in piccoli clip su Internet in cui la suddetta tecnologia è stata utilizzata per animare immagini fisse, facendo un sorriso personale e un gesto per far lampeggiare e inclinare la testa. L’esperienza è, senza dubbio, notevole. Mentre una profonda nostalgia dà vita alle tue foto, una nuova tecnologia basata sull’intelligenza artificiale, sviluppata sotto la direzione del dottor AN Rajagopalan, professore presidente di Sterlite Technologies presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica dell’IIT Madras, aiuta a ripristinare immagini sfocate o degradate.

Il laboratorio di elaborazione delle immagini e il laboratorio di visione artificiale dell’Istituto utilizzano la potenza delle reti neurali artificiali per recuperare le immagini colpite da linee di pioggia, gocce di pioggia, nebbia o sfocatura da movimento. Il team ha scoperto che non era facile per una singola rete neurale identificare e pulire la parte degradata dell’immagine. Pertanto, il team ha deciso di suddividere l’attività in due fasi. Innanzitutto, la rete localizza la parte degradata o poco chiara. Nella fase successiva, la rete successiva utilizza le informazioni ottenute per recuperare l’immagine.

“La nostra ipotesi è di utilizzare il compito ausiliario per prevedere la maschera di degradazione per guidare il processo di recupero. Dimostriamo che la soluzione a questo compito ausiliario inietta una capacità di localizzazione critica nei livelli di rete. Stiamo trasferendo questa capacità alla rete di ripristino principale utilizzando un’attenta distillazione della conoscenza e concentrandoci sul miglioramento delle aree degradate sfruttando questa conoscenza aggiuntiva “. Lui spiega.

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Il metodo utilizzato dal team del Dr. Rajagopalan, dettagliato in un documento intitolato “Un approccio consapevole alla decomposizione per recuperare l’immagine utilizzando la distillazione della conoscenza” In IEEE, sembra superare altre strategie precedentemente tentate per recuperare vecchie immagini. Il team ha affermato di aver utilizzato “set di dati disponibili pubblicamente” dalla linea di pioggia, nebbia, goccia di pioggia e sfocatura di movimento per testare il loro modello.


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