科技动态机器学习技术帮助红外摄像机生成全

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他们首先利用传统的三色办公打印机

打印出彩虹调色板

然后利用多种波长的可见光

从公共数据库中打印了张人脸图像

并依次用各个波长照射所有图像

探测反射光强度

此外该团队开发了一个深度学习算法

计算机利用三个红外波长的反射率

来模拟三个可见光波长的反射率

共同生成图像

然后将图像反馈给“鉴别器”

使其根据数据库图像评估

并区分初步生成的成像

若区分成功

成像信息将会反馈给生成器

进一步完善模拟成像。

“在刚开始学习的时候

若参数是随机的

生成器会产生一个完全随机的图像类型

鉴别器和生成器之间

有一个程序调整信息参数”

因此该系统经过学习和训练

能够通过反馈回路从红外数据中

对可见图像进行更准确的彩色重建

“基本的算法与其他计算机

视觉目标中使用的算法一样——

无论是自动驾驶汽车

观看卫星图像或其他

以上技术可以用于任何成像任务”

在实验收尾阶段

该团队要求使用者评估深度学习算法

生成图像的视觉质量

他们总结这些图像均被评估为

比简单线性回归算法产生的图像

更清晰、准确

这种算法利用单一红外波长的强度

依次预测可见光波长的强度

在正式用于医疗领域之前

该系统需要进行两项重要改进

一项是提高数据采集速率

超过每秒三帧的现有速率

使视频成像成为可能

另一项是调整系统的应用波长范围

使其更匹配生物学样本

如视网膜组织——

红外反射光谱比成像更有用

该团队认为这项技术可能应用于

安全、军事和动物观察等领域

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