太阳城集团客服 墙面也能变镜子,只看影子就能还原视频,MIT算法让摄像头无死角

2020-01-11 14:04:22

太阳城集团客服 墙面也能变镜子,只看影子就能还原视频,MIT算法让摄像头无死角

太阳城集团客服,你在看电影,墙上的影子也在动。如果只让你看到这样一段视频,你能猜出来屏幕上播放的是什么吗?

最近mit人工智能实验室(csail)开发出的算法可以做到:

而真实的视频是这样的:

算法还原的结果只是模糊了些,但已经能猜出视频的大致内容了。

有了这套算法,就可以通过观察视频中阴影和几何图形之间的相互作用,预测出光在场景中的传播方式,然后从观察到的阴影中估计隐藏的视频,甚至看出人的轮廓。

这种图像重建算法会有许多用途:自动驾驶汽车可以了解拐角处正在发生的事情,监控摄像头也可以发现在视线外的人。该论文已经被最近召开的neurips 2019大会所收录。

在下面这个场景中,人摆弄玩具的镜头被隐藏,在人们正常视野范围内是无法看见的。

我们唯一能够捕捉到的就是打在墙上的影子。

mit的这项研究就是仅仅利用这些影子,重新还原隐藏视频的原貌。

算法对场景中的光线传输做了预测。

下图左侧是通过算法估计出来的阴影,而右侧则是实际场景中的阴影。

根据光线传输的预测和估计,就可以重建隐藏物体的运动情况。

例如在下图中,隐藏在摄像头视野之外的人,双手不停的在做着运动。

而我们能够观察到的只是图中左侧单个物体中光影的变化。

就是利用这样简单的光影变化,便可以重构出如图中右侧的视频。

与隐藏视频相比,重构的视频已经可以大致再现双手运动的轮廓。

根据房间杂物乱七八糟的影子,同样也可以还原下图隐藏视频中人物走动的大致轮廓。

当然还有这样的。

以及这样的。

总体来说,mit的这次研究,能够根据隐藏视频中的内容将光线传输分离出来,从而对它做一个大致的估计。

图像的影子具有线性叠加的特性。如果依次点亮隐藏的屏幕上的两个像素,并墙上的影子图像求和,结果应该和一次同时点亮两个像素时得到的图像相同。

从数学上来看,无论是墙上的影子,还是屏幕上的画面,都是矩阵。而符合线性叠加的特性,等于是在这两个矩阵之间做线性变换。

我们不妨把这二者别看做两个矩阵z和l,经过空间传输,画面l变成了影子z,这就相当于做了一次矩阵乘法,t是空间传输矩阵。

z=tl

问题是我们只看到了影子z,对于t和l,我们一无所知。

这篇论文的第一作者miika aittala说:“这就像是我告诉你,我正在考虑两个秘密数字,它们的乘积为80。你能猜出它们是什么吗?也许是40和2,或是371.8和0.2152。”

对于这个问题也是类似,而且我们在每个像素上都会有一样的困扰。如何求出传输矩阵t成了问题的关键。

如果我们知道了光传输矩阵,那么求原图像l的操作就变成了最小化||z-tl||2的最小二乘法问题。

作者通过dct和pca方法测量了t,然后通过求逆的方法恢复了原始图像。

因此知道了t,接下来恢复图像就好办了。

但是这篇文章要挑战更高的难度:如何在不知道t的情况下恢复图像。他们使用了去年一篇deep image prior论文中的新的矩阵分解方法。

这篇文章曾经被cvpr 2018收录,在inpainting问题上收到了不错的效果。

过去也有一些矩阵分解方法,但是分解得到的矩阵一般都是低秩的,与图像差别很大,而且对初始值和优化的动力学都高度敏感,只能针对特定问题量身定制。

而作者使用的矩阵分解方法里,cnn随机初始化并“过拟合”,将两个噪声矢量映射到两个矩阵t和l,使它们的乘积与输入矩阵z匹配。此过程将因式分解正则化为更接近于图像的结构。

结合上面的思想

deep image prior

作者首先描述了一种基线方法,在知道z和l的情况下求t,其实就是求||z-tl||2最小值的最小二乘法问题。

使用了deep image prior的方法,作者提出了一种在无法测得的光传输矩阵时,逆向求原图像的方法。逆向光传输矩阵的体系架构和数据流动如下图所示:

其中左下角是存储在u中的左奇异矢量的一个样本。l和q是两个卷积神经网络,其余块是多维张量或矩阵,其尺寸显示在边缘。

l和q生成各自矩阵的卷积神经网络中张量,然后在随后的网络操作中将结果重整为堆叠的矩阵表示形式,以便评估矩阵乘积。

传输矩阵t的分量可以表示为从输入视频的奇异值分解(svd)获得的基本图像的线性组合。这样做计算效率高,又通过限制迭代和位于有效分解子空间中的解来指导优化。

通过输入z预先计算的截断奇异值分解uΣvt带入到上面的网络中,计算出t,再将计算的tl与z对比求得损失。

因此问题的核心就变成了用cnn得出q,使得(uq)l≈z。

这么好玩的技术,代码当然开源啦~

github链接如下:https://github.com/prafull7/compmirrors

这份文档中列出了“矩阵分解”和“光线传输分解”的实现方法。

安装

配置要求:python 3.7,以及还需要torch=1.0.1.post2、matplotlib、scipy、visdom等包。

矩阵分解

这步的实现代码在factorization_1d.py文件。可用如下代码运行:

光线传输分解

一次性训练实现代码在factorization_light_transport.py文件。可用如下代码运行:

虽然这项技术能够重建被隐藏的内容,但是用户还是需要提前知道被隐藏的东西是存在的。

用数学的角度来打个比方。

a和b相乘得80,让你来猜a和b分别是哪两个数字。

可能是40和2,也可能是371.8和0.2152。

在重建工作中,每个像素都会遇到这样的问题——有多种选择。

要让计算机来做选择,那它就会做最简单的事情,得到的结果就是随机的图像。

因此需要规定的算法来做训练。

在此之前,量子位也曾报道过,通过墙壁漫反射的光影,来重建原始画面。

墙上的漫反射如下图所示:

算法还原的图像则是:

这个图像还原实验是,在房间中间随手放置了一个不明位置的遮挡物体,可以是一块不发光的板子,也可以是随手拽过来的一把椅子,阻挡一部分光线到达墙壁。

而这次是完全根据墙上的影子来做图像还原工作。

通过影子的变化可以大致了解房间里隐蔽区域发生了哪些运动。

研究人员同时也对接下来的工作做了展望:

未来,希望能够提高系统的总体分辨率,并最终在不受控制的环境中测试该技术。

博客:https://news.mit.edu/2019/using-computers-view-unseen-computational-mirrors-mit-csail-1206

论文:https://arxiv.org/pdf/1912.02314.pdf

代码:https://github.com/prafull7/compmirrors

数据:http://compmirrors.csail.mit.edu/data/dots-sequence.tar

— 完 —

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