L'hai visto più e più volte. L'FBI usa la loro tecnologia avanzata per "migliorare" un'immagine sfocata e trovare la faccia di un cattivo nel peggior filmato possibile. Bene, How-To Geek sta chiamando il loro bluff. Continuate a leggere per capire perché.

È uno dei tropi più comuni in televisione e film, ma c'è qualche possibilità che un'agenzia governativa possa davvero avere la tecnologia per trovare facce dove ci sono solo pixel sfocati? Faremo l'argomento che non solo è impossibile con la tecnologia attuale, ma è molto improbabile che sia mai una tecnologia che vedremo mai. Rimanete in contatto per vederci mettere questo tropo sotto le lenti della scienza e della tecnologia, e dimostrarlo sbagliato una volta per tutte.

Come Imaging e Light Dimostrare Tutte le Immagini sono Limitate

Tutte le tecnologie di imaging, sia digitali che analogiche, tutte funziona all'incirca nello stesso modo. Pensiamo alle fotocamere per un momento. Tutte le telecamere creano un qualche tipo di immagine quando la luce (le particelle che chiamiamo fotoni) interagiscono con una sorta di media di creazione di immagini. Nelle fotocamere digitali, è un sensore fotoelettrico. Nelle fotocamere a pellicola, è una striscia di pellicola sensibile alla luce e chimicamente trattata.

Potrebbe sorprendervi sapere che le fotocamere basate su pellicola possono catturare più dettagli rispetto alle fotocamere digitali ad altissima risoluzione. Ma anche con una cinepresa, è possibile registrare solo una quantità limitata di luce sul film. Lo stesso vale per qualsiasi dispositivo di imaging, che si tratti di un videoregistratore, una fotocamera digitale o uno scanner piano. E poiché ogni immagine viene scattata in un periodo di tempo finito (in genere frazioni di secondo, nel caso di telecamere), c'è necessariamente un limite superiore al dettaglio di qualsiasi immagine acquisita.

Nell'imaging digitale, quel limite superiore per esempio, spesso ha a che fare con il soffitto della fotocamera o del dispositivo: il numero di pixel che i sensori all'interno della fotocamera sono in grado di rilevare. Tutto questo riguarda i limiti del dispositivo stesso ed è leggermente diverso dal problema di una quantità limitata di luce che raggiunge il supporto nella fotocamera. In parole povere, nessuna telecamera, non importa quanto avanzata, ha una capacità di risoluzione infinita.

Tutti i dati sono un prodotto di altri dati - Garbage In, Garbage Out

I computer sono macchine interessanti, ma non sono prive di limiti . Una delle cose che la maggior parte della gente fraintende sui computer è che non sono realmente in grado di creare "nuove" informazioni, ma creano semplicemente informazioni "diverse". In matematica, quando una parte di un'equazione è imputata su un'altra parte, si chiama funzione. Quando Y = X + 1, Y è una funzione di X. Qualunque sia, X è, Y è direttamente correlato.

I computer operano in modo simile. Puoi dare a un computer un enorme file di testo di lettere casuali e un dizionario e dirgli di organizzare quelle serie limitate di lettere in parole dal dizionario. Funziona perché il prodotto finale può essere suddiviso in una funzione dell'insieme di lettere casuali, le parole del dizionario e le indicazioni per crearne una da parte.

Immagina di fare i compiti di algebra sul tuo computer. Inserisci una serie di numeri nella tua equazione "Y = X + 1". Innanzitutto, X = 1, quindi 1 + 1 = 2. Ma cosa succederebbe se avessi spinto le chiavi sbagliate e inserito i numeri sbagliati? Vuoi ancora ottenere la risposta corretta? Se intendevi dire X = 1, ma hai digitato X = 11, il computer ti darà comunque la risposta corretta? La domanda è, ovviamente, assurda. Questo è il concetto di "Garbage In, Garbage Out". In altre parole, i dati errati daranno la risposta sbagliata.

Come la nostra equazione, le immagini "migliorate" sono una funzione dell'immagine originale. Quando si inizia con un'immagine sfuocata o pixelata (o anche con una nitida pulita, per quella materia) nessuna quantità di filtri o magia del computer può convincere l'informazione da un luogo in cui l'informazione semplicemente non esiste. Proprio come "1 + 11" non darà mai "2", un'immagine limitata non darà mai la cosiddetta versione "avanzata".

Perché non c'è alcuna funzione per creare dati da niente

Potresti porre la domanda: "Non è possibile creare una funzione che possa aggiungere dettagli a un'immagine negativa?" Beh, non è probabile che ne creeremo uno in qualsiasi momento al più presto. Semplicemente perché riconosciamo una disposizione di pixel come un volto non significa che sia un volto reale. La parte del viso è la nostra percezione di quei dati: in realtà stiamo solo guardando i dati! Prendere i dati delle immagini e trasformarli in dati "migliori" è impossibile. Una funzione che crea qualcosa di specifico come un volto umano da dati privi di senso richiederebbe una conoscenza effettiva del prodotto finale - avresti bisogno di conoscere il volto della persona reale per "trovarlo" nell'immagine sfocata, che tipo di sconfigge il punto di questa tecnologia immaginaria comunque.

Potrebbe essere possibile creare una sorta di immagine simile a un volto dai dati di immagine spazzatura, ma questo non significa che quel prodotto sarà rilevante. Potrebbe creare una faccia che in realtà non assomiglia alla persona che era effettivamente lì. Sarebbe più probabile creare una massa di pixel che assomiglia a una versione "diversa" di ciò che è presente. Nella logica della TV, c'è una faccia bloccata dietro quell'immagine, ei bravi ragazzi stanno semplicemente andando a trovare un modo per arrivarci. In realtà, sono solo i dati, e qualsiasi funzione che ricrea le circostanze di una foto che è stata scattata ha già quell'informazione al suo interno.

Come sapere che il governo segretamente non sta facendo questa cosa impossibile

Un sacco di soldi è essere spesi da agenzie governative come la NASA per cercare nel cielo con telescopi satellitari come Hubble e Keplero. Questi ambiti e altri sulla terra forniscono una fotografia digitale di luce dello spazio incredibile, e anche altre lunghezze d'onda nello spettro elettromagnetico - cose come radio e micro onde e radiazioni ad alta frequenza, come raggi gamma e raggi X. Ma tutte queste immagini sono soggette agli stessi limiti discussi in precedenza. Sono istantanee nel tempo. Un'immagine limitata dei raggi X è la stessa di un'immagine limitata della luce visibile. Se le immagini potessero essere "migliorate", la fotografia dello spazio profondo sarebbe facile per chiunque e chiunque altro. Se puoi "migliorare" un'immagine ingrandendo una faccia in mezzo alla folla, perché non andare fuori, scattare un'istantanea del cielo e "migliorarla" per vedere i dettagli sul terreno di Plutone? Se ciò fosse possibile, un'immagine (qualsiasi immagine) potrebbe contenere tutti i dati dell'immagine nell'universo .

È possibile un reale miglioramento dell'immagine utile?

Semplicemente perché il modo in cui la scrittura è tropo il miglioramento dell'immagine è sbagliato, sbagliato, sbagliato, non significa che i programmi di grafica non sono strumenti utili per questo tipo di problema. Finché l'informazione è effettivamente all'interno dell'immagine, una sorta di "miglioramento" potrebbe renderlo più facile da vedere. Prendi, per esempio, questa immagine scura e ombreggiata, illuminata per mostrare i dettagli all'interno dell'ombra. Questo tipo di "miglioramento" è reale e disponibile per chiunque abbia un computer. La differenza è che i dati sono già lì - lo stiamo solo guardando in un modo diverso. I nostri occhi non possono vedere (a seconda del monitor) i dettagli nella faccia a sinistra. Ma la versione "potenziata" sulla destra ci mostra molti dettagli nell'ombra, dandoci un'immagine migliore del suo volto.

Quindi l'FBI molto probabilmente non ha poteri magici con Photoshop, e non puoi scattare foto dei piccoli uomini verdi che vivono su Plutone con il tuo divertimento. Non credere a tutto ciò che vedi in TV!

Crediti immagine: Harrison Ford di Firewall usato senza permesso, ha assunto un uso corretto. Light Writing di BloomsEyeView , Creative Commons. Garbage di Editor B , Creative Commons. IMG1189b di HooverStreetStudios , Creative Commons.

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