Raziskovalci Fakultete za elektrotehniko UL so razvili nov globoki konvolucijski model za super-resolucijo obrazov.
Postopek za izboljšanje ločljivosti slikovnih podatkov s pomočjo umetne inteligence je bil razvit na Fakulteti za elektrotehniko UL in izbran kot eden najodličnejših raziskovalnih dosežkov Univerze v Ljubljani v letu 2019. Po besedah FE UL je ločljivost slikovnih podatkov ključnega pomena za človeško zaznavanje vsebine slik ter uspešnost različnih nalog računalniškega vida, kot je zaznavanje objektov, samodejno sledenje ali računalniško prepoznavanje in opisovanje slikovnih scen.
Skupina raziskovalcev (Klemen Grm, Walter Scheirer, Vitomir Štruc) iz Laboratorija za strojno inteligenco (LSI) Fakultete za elektrotehniko v Ljubljani in Univerze v Notre Damu, ZDA, je razvila nov globoki konvolucijski model za super-resolucijo obrazov, ki se lahko pohvali z zmožnostjo izboljšanja ločljivost slik obrazov za kar 8x.
Nov pristop k učenju super-resolucijskih modelov
Kot je prikazano na priloženi sliki, je razviti model sposoben tudi iz izredno majhnih slik, velikosti le 24 x 24 slikovnih elementov, pridelati prepričljive, visoko-ločljivostne rekonstrukcije. V središču razvitega postopka je nov pristop k učenju super-resolucijskih modelov, ki pri optimizaciji parametrov modela uporablja kriterijsko funkcijo, sestavljeno iz člena namenjenega verodostojnosti generiranih slikovnih podatkov ter člena, ki se nanaša na uspešnost razpoznavanja obrazov.
Razviti model je nastal v okviru doktorskih raziskav mladega raziskovalca Klemna Grma in je v sredini septembra 2019 že prejel nagrado EAB Max Snijder award. Nagrada predstavlja eno od treh nagrad Evropske zveze za biometrijo (European Association for Biometrics, EAB), ki se vsako leto podeljujejo najboljšim doktorskim disertacijam v Evropi, povezanih s področjem biometrije. (mj)