Vous l'avez vu encore et encore. Le FBI utilise sa technologie de pointe pour «améliorer» une image floue et trouver le visage d'un méchant dans les pires images possibles. Eh bien, How-To Geek appelle leur bluff. Continuez à lire pour voir pourquoi.
C'est l'un des tropes les plus communs dans la télévision et les films, mais est-il possible qu'une agence gouvernementale puisse vraiment avoir la technologie pour trouver des visages où il n'y a que des pixels flous? Nous ferons valoir que non seulement il est impossible avec la technologie actuelle, mais il est très peu probable que ce soit jamais une technologie que nous verrons jamais. Restez en place pour nous voir mettre ce trope sous les verrous de la science et de la technologie, et le prouver une fois pour toutes.
Toutes les technologies d'imagerie numérique ou analogique travailler à peu près de la même manière. Pensons aux caméras pour un moment. Toutes les caméras créent une sorte d'image lorsque la lumière (les particules que nous appelons photons) interagit avec une sorte de média créant des images. Dans les appareils photo numériques, il s'agit d'un capteur photoélectrique. Dans les appareils photo argentiques, il s'agit d'une bande de film traitée chimiquement et sensible à la lumière.
Vous serez peut-être surpris de constater que les caméras à film peuvent capturer plus de détails que les appareils photo numériques à très haute résolution. Mais même avec une caméra à film, seule une quantité limitée de lumière peut être enregistrée sur le film. La même chose est vraie pour tout appareil d'imagerie, qu'il s'agisse d'un magnétoscope, d'un appareil photo numérique ou d'un scanner à plat. Et puisque toute image est prise dans une période de temps finie (généralement des fractions de seconde, dans le cas des caméras), il y a nécessairement une limite supérieure au détail de toute image capturée.
En imagerie numérique, cette limite supérieure a souvent à voir avec le plafond de la caméra ou de l'appareil a-le nombre de pixels que les capteurs à l'intérieur de la caméra sont capables de détecter, par exemple. Tout est sur les limites de l'appareil lui-même, et est légèrement différent du problème d'une quantité finie de lumière atteignant les médias dans l'appareil photo. Plus simplement, aucune caméra, aussi avancée soit-elle, n'a une capacité de résolution infinie.
Les ordinateurs sont des machines intéressantes, mais elles ne sont pas sans limites . L'une des choses que la plupart des gens comprennent mal sur les ordinateurs est qu'ils ne sont pas vraiment capables de créer de «nouvelles» informations, ils créent simplement des informations «différentes». En mathématiques, lorsqu'une partie d'une équation est défendue sur une autre partie, cela s'appelle une fonction. Lorsque Y = X + 1, Y est une fonction de X. Quoi qu'il en soit, X est Y est directement corrélé.
Les ordinateurs fonctionnent de manière similaire. Vous pouvez donner à un ordinateur un énorme fichier texte de lettres aléatoires et un dictionnaire, et lui dire d'arranger ces ensembles limités de lettres dans les mots du dictionnaire. Cela fonctionne parce que le produit final peut être décomposé en une fonction de l'ensemble des lettres aléatoires, les mots du dictionnaire, et les directions pour créer l'un de l'autre.
Imaginez que vous faites des devoirs d'algèbre sur votre ordinateur. Vous branchez une série de nombres dans votre équation "Y = X + 1". D'abord, X = 1, donc 1 + 1 = 2. Mais que se passerait-il si vous aviez poussé les mauvaises touches et entré les mauvais numéros? Auriez-vous toujours la bonne réponse? Si vous vouliez dire X = 1, mais que vous tapiez X = 11, l'ordinateur vous donnerait-il toujours la bonne réponse? La question est, bien sûr, absurde. C'est le concept de "Garbage In, Garbage Out". En d'autres termes, les mauvaises données donneront la mauvaise réponse.
Comme notre équation, les images "améliorées" sont une fonction de l'image originale. Lorsque vous commencez avec une image floue ou pixélisée (ou même une image nette, d'ailleurs), aucune quantité de filtres ou de magie informatique ne peut coaxer l'information d'un endroit où l'information n'existe tout simplement pas. Tout comme "1 + 11" n'aboutira jamais à "2", une image limitée n'aboutira jamais à la version dite "améliorée"
Vous pourriez vous poser la question suivante: «N'est-il pas possible de créer une fonction qui peut ajouter des détails à une mauvaise image?» Eh bien, nous ne sommes pas susceptibles d'en créer un de sitôt. Tout simplement parce que nous reconnaissons un arrangement de pixels comme un visage ne signifie pas que c'est un visage réel. La partie de visage est notre perception de ces données-nous regardons en fait seulement des données! Prendre des données d'image et les transformer en «meilleures» données est une impossibilité. Une fonction qui crée quelque chose d'aussi spécifique qu'un visage humain à partir de données non sensées nécessiterait une connaissance réelle du produit final - vous auriez besoin de connaître le visage de la personne pour la "trouver" dans l'image floue, ce qui défait le point
Il est peut-être possible de créer une sorte d'image ressemblant à un visage à partir de données d'image de poubelle, mais cela ne signifie pas que ce produit sera pertinent. Cela pourrait créer un visage qui ne ressemble en rien à la personne qui était là. Il serait plus probable de créer simplement une masse de pixels qui ressemble à une version "différente" de ce qui existe. Dans la logique de la télévision, il y a un visage derrière cette image, et les gentils vont simplement trouver un moyen d'y arriver. En réalité, ce sont seulement des données - et toute fonction qui recrée les circonstances d'une photo en cours de tournage contient déjà cette information.
Beaucoup d'argent est en train d'être dépensé par des agences gouvernementales comme la NASA pour fouiller le ciel avec des télescopes satellites comme le Hubble et le Kepler. Ces oscilloscopes et d'autres sur terre fournissent une photographie numérique de la lumière étonnante et profonde, ainsi que d'autres longueurs d'onde dans le spectre électromagnétique - des choses comme la radio et les micro-ondes, et les rayonnements à haute fréquence, comme les rayons gamma et gamma. Mais toutes ces images sont soumises aux mêmes limitations discutées précédemment. Ce sont des instantanés à temps. Une imagerie limitée des rayons X est identique à une imagerie limitée de la lumière visible. Si les images pouvaient être «améliorées», la photographie en espace profond serait facile à faire pour tout le monde. Si vous pouvez "améliorer" une image en zoomant sur un visage dans une foule, pourquoi ne pas sortir, prendre un instantané du ciel, et "améliorer" pour voir les détails sur le terrain de Pluton? Si c'était possible, une image - n'importe quelle image - pourrait concevablement contenir toutes les données d'image dans l'univers
Simplement parce que l'écriture trope amélioration de l'image est erronée, fausse, fausse, ne signifie pas que les programmes graphiques ne sont pas des outils utiles pour ce genre de problème. Tant que l'information est réellement dans l'image, une sorte d '«amélioration» pourrait la rendre plus facile à voir. Prenez, par exemple, cette image sombre et ombrée, éclairée pour montrer les détails dans l'ombre. Ce type de «mise en valeur» est réel et disponible pour toute personne possédant un ordinateur. La différence est que les données sont déjà là - nous regardons cela différemment. Nos yeux ne peuvent pas voir (en fonction de votre moniteur) les détails dans le visage sur la gauche. Mais la version "améliorée" sur la droite nous montre beaucoup de détails dans l'ombre, nous donnant une meilleure image de son visage.
Donc le FBI n'a probablement pas de pouvoirs magiques de Photoshop, et vous ne pouvez pas prendre de photos des petits hommes verts vivant sur Pluton avec votre funsaver. Ne croyez pas tout ce que vous voyez à la télé!
Crédits image: Harrison Ford de Firewall utilisé sans autorisation, assumé un usage équitable. Light Writing par BloomsEyeView , Creative Commons. Garbage by Éditeur B , Creative Commons. IMG1189b par HooverStreetStudios , Creative Commons.
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