PDA

Archiv verlassen und diese Seite im Standarddesign anzeigen : CSI bald Realität?

Simon Moon
2010-11-10, 17:30:23
http://winfuture.de/news,59362.html

http://www.abload.de/img/bild-rekonstruktion-12hs01.jpg
Bei diesem Ausgangsbild (links) sind lediglich 10 Prozent aller Pixel bekannt. Mit dem neuen Verfahren kann das Ausgangsbild so rekonstruiert werden.

Irgendwie werd ich aus dem Text nicht schlau:
" Die üblichen Methoden, mit denen ein Computer solche Vorgänge simuliert, waren entweder einfach und langsam, oder sie waren schnell und kompliziert."
Was ist denn nun hier so bahnbrechend neu?
derpinguin
2010-11-10, 17:38:52
Wie funktioniert das?
pest
2010-11-10, 17:41:08
Wie funktioniert das?

if farbe="schwarz" draw "haare" or "background"

ot: also wenn wirklich ohne zusatzinformationen das rechte aus dem linken extrahiert wurde bin ich mehr als verblüfft ;)
hell_bird
2010-11-10, 17:48:45
in diesen (ausgewählten) 10% Pixeln ist garantiert mehr Bildinformation enthalten, als in einem niedrig aufgelösten Bild. Allein schon die Verteilung der Pixel an den Rändern, das kann man aus einem verschwommenen Bild nie wieder rekonstruieren. Also kein CSI, trotzdem interessant. Es wäre eigentlich wieder Zeit für eine neuerung bei Bild und Videokomprimierung.
Senior Sanchez
2010-11-10, 17:53:50
Wenn man sich das Paper mal durchliest, stellt man fest, dass das rechte Bild das Original ist. Das wiederhergestellte sieht etwas verwaschener aus. ;)
whatever
2010-11-10, 18:18:48
Wie funktioniert das?
Anscheinend vor allem mit gefakten Beispielbildern...
Mag ja sein dass sie wirklich etwas nützliches entwickelt haben, aber eine Rekonstruktion wie sie das Bild suggeriert ist technisch unmöglich. Das was wir hier sehen ist nicht das Resultat eines Algorithmus, sondern reines Marketing.
pest
2010-11-10, 18:51:43
hast du mal nen Link zu dem Paper Senior, habe es auf die Schnelle nicht gefunden.
Coda
2010-11-10, 19:09:53
Das was wir hier sehen ist nicht das Resultat eines Algorithmus, sondern reines Marketing.
Das bezweifle ich sehr stark.

Edit: Paper (http://www.mia.uni-saarland.de/Publications/grewenig-dagm10.pdf)
sei laut
2010-11-10, 19:14:58
http://www.golem.de/1011/79233.html
In dem Artikel sind beide Papiere dazu verlinkt.
BeetleatWar1977
2010-11-10, 19:25:07
Wäre das nicht pinzipell auch was für die Texturkompression *grübel*
sei laut
2010-11-10, 19:29:36
Wäre das nicht pinzipell auch was für die Texturkompression *grübel*
Der hinkende Fuß ist oftmals der, dass es fern jeder Echtzeitberechnung ist. Selbst wenn das da oben zutreffen sollte.
BeetleatWar1977
2010-11-10, 19:32:11
Der hinkende Fuß ist oftmals der, dass es fern jeder Echtzeitberechnung ist. Selbst wenn das da oben zutreffen sollte.
in Hardware verdrahten :wink:
Coda
2010-11-10, 19:42:16
Wäre das nicht pinzipell auch was für die Texturkompression *grübel*
In Hardware? Nö.
Mosher
2010-11-10, 19:50:49
Vielleicht so eine Art "Pattern recognition" ?
Hypothraxer
2010-11-12, 09:33:55
Traue nie einem Paper, das den Algorithmus nur an einem 'real-life' Beispiel ausprobiert :)

1. Ist das Beispiel denkbar simpel gewählt (kaum Textur im Bild)
2. Ist die Pixelverteilung im '10%-Bild' explizit so gewählt - also nicht zufällig!

Ich kann mir richtig gut vorstellen, dass dies fürchterlich in die Hose geht, sobald die Pixelverteilung in der 'Inpainting Mask' zufällig ist, wie es halt oft vorkommt in unserer Welt.
san.salvador
2010-11-12, 09:54:19
Im Gegensatz zu CSI sind im linken Bild die zu füllenden Freiräume allesamt korrekt vorgegeben. Beim typischen verwaschenen CSI-Bild gibts ja erstmal gar keine freien Räume, die nach Füllung verlangen.
Ich bin kein Mathematiker, aber das dürfte einen großen Unterschied machen.
pest
2010-11-14, 02:21:31
also Mathematisch ist das jetzt keine Zauberei
Monger
2010-11-14, 09:02:05
Ist das eine Art Mustererkennung? Wenn ja, finde ich das schon eindrucksvoll. Dermaßen viele Bildpunkte sinnvoll zueinander in Beziehung zu setzen, muss enorm rechenaufwändig sein.
pest
2010-11-14, 10:02:54
Techniken der Mustererkennung sind da auch dabei, aber grob vereinfacht wird eine Diffusionsgleichung als Bildmodell gelöst.
Und noch gröber "Ich habe hier Teilchen=Pixel mit lokaler Struktur (Gradient usw) und schaue wie die sich ausbreiten/diffundieren.
Ich weiß allerdings nicht wie stark das Modell auf einzelne Bilder oder Bildarten trainiert werden muss, allerdings ist das Ganze nicht wirklich rechenaufwändig.

Ich wusste das dies bei Text sehr gut funktioniert (aber nat. mit anderem Modell), dann kann man englischen Text zu 90% richtig vorhersagen.
Cyphermaster
2010-11-16, 11:37:29
Das Problem bei "CSI"-Bildern ist ja meist nicht, daß pro Fläche nur XX% der Pixel bekannt wären, sondern daß entweder nur Bildausschnitte (die dann zu 100%) vorliegen, oder das Bildmaterial selber zu 100% bekannt, aber von schlechter Qualität (zu geringe Auflösung bzw. hohe Unschärfen etc.). Solche Bilder sind ganz anders als das, was in dem Artikel gezeigt wurde, und im Regelfall nicht so verhältnismäßig zuverlässig zu erraten wie im Beispiel.

Anm.: Erraten deshalb, weil auch der beste Algorithmus Daten, die nicht (mehr) im Bild enthalten sind, nicht wissen kann.
user77
2010-11-16, 11:45:54
also das linke ist das original, nur mit 10% der Pixel

das rechte ist das original

-> wo ist die Rekonstruktion?

Edit: geht das auch bei farb bildern?
Kant
2010-11-16, 12:46:28
Das Problem bei "CSI"-Bildern ist ja meist nicht, daß pro Fläche nur XX% der Pixel bekannt wären, sondern daß entweder nur Bildausschnitte (die dann zu 100%) vorliegen, oder das Bildmaterial selber zu 100% bekannt, aber von schlechter Qualität (zu geringe Auflösung bzw. hohe Unschärfen etc.). Solche Bilder sind ganz anders als das, was in dem Artikel gezeigt wurde, und im Regelfall nicht so verhältnismäßig zuverlässig zu erraten wie im Beispiel.

Anm.: Erraten deshalb, weil auch der beste Algorithmus Daten, die nicht (mehr) im Bild enthalten sind, nicht wissen kann.

Der Schlüssel zum fleissigen "Pixel-Raten" ist die Information, was das Bild den eigentlich darstellt. So ist es zB möglich ein Nummernschild von einem Auto auch mit einem sehr verwaschenen/niedrig aufgelösten Bild wiederherzustellen, weil man eben die Struktur des Originals kennt.

Ähnlich kann man auch bei Gesichtern vorgehen. In diesem Falle allerdings nicht ganz so erfolgreich wie bei dem Nummernschild-Beispiel, weil ein Gesicht natürlich viel mehr Freiheiten hat, als die Zahlen-Buchstaben Kombinationen eines Kennzeichens.
zB: http://people.csail.mit.edu/celiu/FaceHallucination/fh.html

Generell, also bei einem Bild von dem keinerlei Randbedingungen bekannt sind, stimmt es aber natürlich schon, das Informationen die nicht im Bild sind, eben schlicht nicht da sind.
Cyphermaster
2010-11-16, 15:08:13
Der Schlüssel zum fleissigen "Pixel-Raten" ist die Information, was das Bild den eigentlich darstellt. So ist es zB möglich ein Nummernschild von einem Auto auch mit einem sehr verwaschenen/niedrig aufgelösten Bild wiederherzustellen, weil man eben die Struktur des Originals kennt.Schon dabei muß man die Annahme treffen (= Raten), daß das, was man z.B. auf dem Bild von einem flüchtenden Bankräuber hat, ein weitgehend unverändertes Standard-Nummernschild ist. Mit ein paar kleinen Modifikationen, die der "Standardstruktur" eines angenommenen Objektes zuwiderlaufen, kommt aus so einem Schätz-Algorithmus teilweise was ganz anderes raus (und zwar dummerweise nicht unbedingt etwas, was offensichtlich falsch aussieht!). Ich kenn das von einem alten Kumpel, der sich damit beschäftigt hat, eine Software zu entwickeln, mit der man Objekte per Videobild "verfolgen" kann.
Kant
2010-11-16, 16:33:50
Schon dabei muß man die Annahme treffen (= Raten), daß das, was man z.B. auf dem Bild von einem flüchtenden Bankräuber hat, ein weitgehend unverändertes Standard-Nummernschild ist. Mit ein paar kleinen Modifikationen, die der "Standardstruktur" eines angenommenen Objektes zuwiderlaufen, kommt aus so einem Schätz-Algorithmus teilweise was ganz anderes raus (und zwar dummerweise nicht unbedingt etwas, was offensichtlich falsch aussieht!). Ich kenn das von einem alten Kumpel, der sich damit beschäftigt hat, eine Software zu entwickeln, mit der man Objekte per Videobild "verfolgen" kann.
Natürlich müssen die angenommenen Randbedingungen stimmen, sie sind ja die Essenz dessen aus denen die zusätzlichen (zu den vorhandenen Bild-Daten) Informationen zur Widerherstellung kommen.

Wobei das Beispiel mit dem Bankräuber nicht wirklich gut ist. Wenn ich das Nummernschild ohnehin optisch erkennbar modifizieren muss (sonst funkt ja der algo), dann nehme ich gleich ein falsches Kennzeichen. Das täuscht auch Augenzeugen und gute Aufnahmen und fällt nicht auf.

Allerdings stimme ich dir zu, das man die Ergebnisse solcher Methoden nie als absolute Wahrheit annehmen darf. Sie sind ein Hilfsmittel und (meist) eine gute Annäherung, aber kein wirklicher Ersatz für "reale" Informationen.