Inteligência artificial consegue “desborrar” fotos de pessoas em segundos

Um novo projeto de inteligência artificial consegue “desborrar” uma foto e entregar uma imagem bastante próxima da pessoa real. A pesquisa vem da universidade de Duke nos Estados Unidos a qual criou um sistema que consegue reconhecer o rosto de uma pessoa mesmo se tiver borrada com baixa definição.

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O que a plataforma faz é pegar uma foto quadriculada, com pixels gigantes, e refazer a densidade de pontos para que a imagem tenha uma definição possível de identificar o rosto da pessoa. Segundo os pesquisadores, a foto final tem até 64 vezes mais resolução que a original.

Se bateu um desespero com segurança por aí, fique tranquilo. Os próprios pesquisadores já confirmaram que não é assim tão simples identificar uma pessoa com este método. Ou seja, não basta apenas pegar uma foto desfocada ou de câmera de segurança (no melhor estilo C.S.I.) e receber uma imagem em alta definição para identificar um pedestre, por exemplo.

O objetivo aqui é outro. A ideia é que se possa pegar uma imagem em baixa resolução e transformar em uma foto do objeto em alta resolução, com proximidade realista. Isso poderia colaborar com ciências que buscam verificar fotos de objetos muito pequenos (como medicina e microbiologia) ou muito distantes (como astronomia e fotos de satélite).

Dentro do desenvolvimento de games e animação, esta tecnologia também poderia ser aplicada. Várias empresas usam fotos em alta resolução para criar texturas mais realistas em mundos virtuais, sendo que a utilização de imagens em baixa resolução pode diminuir o tamanho de arquivos e otimizar processos.

Como funciona? 

O método se chama PULSE e traz uma abordagem diferente para criar a foto em alta resolução, o chamado upscaling (“aumento de escala” em uma tradução livre). Os modelos mais comuns neste setor usam multiplicadores de pixels próximos para fazer uma imagem maior com alta resolução. Ou seja, se há um pixel preto em um ponto, o sistema replica este pixel em volta do ponto, supondo que toda aquela região tem a mesma cor, por exemplo. Com isso, perdem-se detalhes.

Já no PULSE, a proposta é outra. O grupo usa um método parecido, mas ligado a uma base de dados de fotos que a plataforma conhece. Assim, além de apenas replicar os pixels, o sistema também compara com outras fotos para adicionar possíveis detalhes.

O time usou um sistema já conhecido de aprendizado de máquina para isso, chamado generative adversarial network (GAN). O sistema funciona em duas inteligências artificiais distintas. A primeira é a que efetivamente vai criar a imagem final replicando pixels e comparando com fotos reais. A segunda funciona como um juiz, que vai dizer se o resultado é convincente ou não.

Assim, a primeira cria e refina uma foto até que a segunda IA não seja capaz de saber a diferença entre a foto original e criada pela primeira IA. Com isso, a plataforma é capaz de entregar as imagens com detalhes muito próximos das usadas inicialmente no experimento. Com uma foto de 16 x 16 pixels, é possível fazer até uma escala de 1024 x 1024 em apenas alguns segundos de acordo com os pesquisadores.

Para refinar o experimento, a equipe usou fotos autorizadas de participantes e adicionou em seu site. A pesquisa completa e imagens criadas pelo PULSE estão disponíveis no site da plataforma.

Fonte: Duke University