《恐襲波士頓》這部根據(jù)真實情況改編的電影有這樣一個情節(jié)，警察在波士頓爆炸案發(fā)生后開始瀏覽各種各樣的監(jiān)控錄像，意圖找出那個行為異于常人的嫌疑人。

在監(jiān)控錄像中，爆炸發(fā)生時有一個人把頭轉(zhuǎn)向了相反的方向，警方因此鎖定了犯罪嫌疑人。

▲ 電影里的技術(shù)總是很高端. 圖片來自：《碟中諜 4》

在電影中，警察或許只需要對控制監(jiān)控的操作員說「放大，再放大！」屏幕就能清晰地呈現(xiàn)嫌疑人的大臉，旁邊還配上他的生平年月、家庭情況、現(xiàn)居住址……

現(xiàn)實情況就很一言難盡了，誰知道錄下嫌疑人的監(jiān)控攝像頭是幾年前裝的呢？這時候如果你只會說「放大，再放大！」那你估計就只能看到一個色彩均勻的像素塊了。想只憑借監(jiān)控就鎖定犯罪嫌疑人，就目前的硬件條件而言還太難了。

▲ 圖片來自：《恐襲波士頓》

硬件跟不上，那軟件呢？最近，研究人員就展示了 AI 可能為此作出怎樣的貢獻，它或許可以幫助我們在不失真的情況下恢復(fù)人臉的基本特征。

研究人員通過 AI 可以重建模糊、低分辨率的人臉圖像，使之更清晰、分辨率更高，更接近于真實的人臉。這一進展來自于人工智能研究的一個領(lǐng)域，被稱為「人臉超分辨率」，該領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂趶氖д婊虻头直媛蕡D像中重建更貼近真實的人臉。

最近在一個機器學(xué)習(xí)會議上，韓國高級科學(xué)技術(shù)研究院的研究人員發(fā)表了《通過對面部標(biāo)記的關(guān)注，逐步提高人臉的超分辨率》的論文。研究人員在論文中提出了一種新的人臉識別方法，該方法可以生成 8 倍超分辨率的人臉圖像，并完全保留面部細節(jié)。

▲ 像素圖像，還原圖像和真實圖像的對比

為了鍛煉 AI，研究人員采用了一種漸進的訓(xùn)練方法。通過將網(wǎng)絡(luò)分成連續(xù)的步驟進行穩(wěn)定的訓(xùn)練，每個步驟的輸出的分辨率都在逐漸提高。他們還提出了一種新的面部注意力丟失方法，通過增加像素差和熱圖值來更好地恢復(fù)面部屬性。除此之外，訓(xùn)練 AI 還用了最先進的人臉對齊網(wǎng)絡(luò)提取出適用于人臉 SR 的熱圖，以此減少訓(xùn)練時間。

實驗結(jié)果證明，研究人員的方法在定性、定量測量、感知質(zhì)量等方面都優(yōu)于目前最先進的方法。利用人工智能的能力，我們從像素化的初始圖像中識別一個人會變得容易得多。

當(dāng)然，這畢竟是 AI，還是有很多令人覺得啼笑皆非的成果。

Twitter 用戶 @ jonathanfly 就把我們平常用的表情包模糊成像素塊去讓 AI 完成挑戰(zhàn)，表情包模糊后的大小正好為 16×16 像素。結(jié)果 AI 還原出來的結(jié)果有點「可怕」，本身像素化可愛風(fēng)的鼻子眼睛都變成了真實向的人臉，看上去有點搞笑，變成了我們常用的魔性表情包。

但用真人照片像素化之后，正常的圖片還算貼近原貌。

如果調(diào)整了像素塊圖片的對比度，對齊人臉效果稍稍偏離就可能造成還原人臉的鼻飛眼斜。

如果你把披薩像素化之后再識別，那么香腸也會變成性感紅唇。

不管是多奇怪的圖像最后都能長出人類的五官。

畢竟 AI 還是靠著我們教給它的東西在做圖像重建，所以還原出這些偏向人臉的效果其實也不讓人意外，目前還沒那么完善也可以理解。

博客 I Forced A Bot 還嘗試了將像素化圖片從 16×16 調(diào)整到 128×128，然后再降低到 16×16。通過這樣的處理，他通常得到的都是一個更貼近真實人臉的結(jié)果。因為圖像更模糊能為 AI 的還原工作提供了更多創(chuàng)造性解釋圖像的空間。

I Forced A Bot 還發(fā)現(xiàn)了一個論文中沒有公布的細節(jié)，有些生成的人臉圖像臉上會有黑色的不明物，博客作者將其成為「哈利波特的傷疤」。

到這，這個 AI 已經(jīng)被人拿來做了各種各樣表情包的嘗試，看上去已經(jīng)被徹底「玩壞了」。

但我們還是要承認，只要你不要把 AI 用在表情包還原上，那么專注于模糊圖像還原的 AI 還是有非常積極的作用。如果在某個案件中捕捉到的嫌疑人圖像過于模糊，那么 AI 很可能會成為呈現(xiàn)犯罪嫌疑人相貌的最后一環(huán)。

不過現(xiàn)有的技術(shù)還無法用于刑偵勘察，我們還是只能等它學(xué)成歸來，再報效人類。

題圖來自 Pixel Art Maker。