L’intelligenza artificiale si sta evolvendo, cambiando il nostro modo di lavorare in alcuni settori, uno di questi è sicuramente la fotografia.
I sempre più giganteschi database di immagini e i più disparati algoritmi di machine learning sono sempre più utilizzati nei vari campi, dal riconoscimento delle scene al riempimento di porzioni d’immagine. L’ultima proposta arriva dall’azienda di Mark Zuckerberg, che vuole risolvere uno dei problemi peggiori del mondo della fotografia: I soggetti con gli occhi chiusi.
Ogni minuto una persona sbatte le palpable numerose volte, cosa che porta ad altissime possibilità di finire per avere gli occhi chiusi davanti alla macchina fotografica. Una serie di foto in successione risolve il problema per un singolo soggetto, ma per i gruppi l’impresa ha richiede una notevole fortuna e abilità.
Facebook però sta cercando di venire incontro a tutti gli amanti della fotografia, sviluppando una nuova tecnologia che parte dal fatto che il nostro cervello è molto sensibile agli errori, anche minimi, sui volti, soprattutto se conosciuti. I documenti in cui i ricercatori hanno presentato il progetto partono dall’analisi di risultati ottenuti con deep convolutional networks (DNNs), e sottolineano come per l’applicazione teorizzata l’approccio dei sistemi Generative adversarial networks (GANs), possa garantire risultati migliori
A tal proposito utilizza una versione più raffinata la Exemplar GANs (ExGANs), la prescelta dai ricercatori di Facebook. Secondo la loro teoria ogni utente ha un database ricco di soggetti dal quale l’IA può attingere informazioni allo scopo di mantenere inalterata la “semantica” dell’immagine e creare quindi occhi aperti personalizzati, che tengano conto dell’unicità della persona in foto.
Alcune delle altre tecniche usano un approccio molto più generale, inducendo difetti nella tonalità della pelle ne negli occhi, ma non sempre i risultati sono buoni, rischiando l’incoerenza con la posa o con la direzione dello sguardo. Stando ai risultati presentati dal team di Facebook il loro metodo mostra risultati impressionanti confrontato allo stesso tipo di funzione realizzata da Adobe Photoshop. Hanno poi aggiunto che essendo il loro Exemplar GANs basato su framework generalisti, le sue potenzialità sono molto ampie e usabili in svariati campi.
Voi cosa ne pensate? usereste una tecnologia simile per le vostre foto?
