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Google 算法根据 8x8 像素分辨率的图像创建图像
Google 之前的 RAISR 实验显示了图像细节和清晰度的改进，Google Brain 研究团队的一份新报告展示了机器学习算法如何提供全新水平的视频处理。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）Google 之前的 RAISR 实验显示了图像细节和清晰度的改进，Google Brain 研究团队的一份新报告展示了机器学习算法如何提供全新水平的视频处理。
如果 RAISR 算法有助于提高质量已经不错的照片的图像清晰度，那么新的像素递归超分辨率将展示如何通过转换，从微小的、不同于 8x8 分辨率的任何块阵列获得图像，它获取更详细的轮廓，已经是 32x32 像素格式。
最初，您需要分析许多类似的高分辨率照片。在本例中，这些是名人的裁剪照片。计算机迅速将这些帧降级为低分辨率块格式。当尝试提高图像分辨率时，过程则相反。
例如，根据名人脸部的照片，算法知道大约在哪里可以找到眼睛、鼻子、嘴巴、头发和下巴。了解它们的位置后，他可以浏览大量的照片数据库，以确定哪些像素结构通常适合那里，并估计照片在高分辨率下的外观。
这种方法在很大程度上解释了算法运行中坦率的不成功的例子。大多数结果都是相当滑稽的。
尽管如此，该方法还是表现出了相当不错的欺骗能力，因为大约 10% 的名人照片被认为是由相机拍摄的。从没有人脸复杂性的图像中获得了更好的结果。大约 28% 的人认为卧室内部图像是真实照片。
然而，显然这是一项非常有限的技术。你可以想象通过闭路电视录像识别人物最终会发生什么。