Yakaladığı şeyleri seçerek unutabilen kırınımlı bir kamera.

Gizlilik artık bariz bir endişe akıllı telefonlardan her şey ile akıllı saatler hatta akıllı gözlük sahip olmak yerleşik kameralar. Gizli kameraları yasaklamak asla olmayacak ve görüntülerin gizlilik nedeniyle dijital olarak değiştirilmesi gerçek bir acıdır. SÖ, UCLA’daki araştırmacılar bunun yerine radikal bir yeni tür kamera seçici olarak yapabilen belirli nesneleri yakalama veya yok sayma onlar bile olmadan önce çerçevede kaydedildi.

Bir kaynağın kimliğini yüz özelliklerini bulanıklaştırarak veya pikselleştirerek koruyan bir araştırmacı haber programı gördüyseniz, gizliliği korumak için halihazırda kullandığımız birçok yöntemden birine zaten aşinasınızdır. Diğer yaklaşımlar arasında hassas ortamların şifrelenmesi veya daha gelişmiş işleme teknikleri yer alır. Photoshop gibi araçları kullanarak bir fotoğrafın bir bölümünü dijital olarak silin. var ayrıca Google Haritalar gibi hizmetlerin milyarlarca fotoğrafta yüzleri ve plakaları bulanıklaştırmak için kullandığı otomatik algoritmalar.

Ancak bunların hepsi, dijital bir görüntü alındıktan ve saklandıktan sonra gerçekleşen son işleme yöntemleridir. Potansiyel olarak özel verileri içeren orijinal işlenmemiş görüntüler hala mevcuttur ve yine de olabilir. maruz kalınır – tekrar tekrar olduğunu gördüğümüz bir şey – bu yüzden UCLA araştırmacıları gizlilik endişelerini kaynağında ele almak istedi: ne zaman ışık bir kameraya girer, ancak görüntü sensörüne çarpmadan önce.

Kamera üreticileri, örneğin belirli kişileri bir fotoğraftan seçici olarak silmek için kullanılabilecek AI destekli araçlarla potansiyel olarak ürün yazılımı güncellemeleri yayınlayabilir. Ancak bu, üst düzey bir dijital kameranın sahip olamayacağı bir düzeyde işlem gücü gerektirir, bu nedenle UCLA araştırmacıları, bir makalede ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, “kırınımsal hesaplama” olarak adlandırdıkları bir teknikle sorunu optik olarak ele aldılar. son yayınlanan makale.

Gördüklerini seçici olarak silebilen kırınımlı bir kamera.

Fotoğrafçılık konusunda bilgili olsanız bile, bu kamera görüntü yakalama konusunda tamamen farklı bir yaklaşım benimsiyor. Araştırmacılar, kaydedilmesini istedikleri bir nesne ile başladılar – bu durumda, birkaç çok basit siyah beyaz, elle yazılmış iki sayı – ve onu bir dizi kırınım oluşturan derin öğrenme tabanlı bir tasarım aracını eğitmek için kullandılar. bir “çıktı düzleminin önünde oturan bir “hesaplamalı görüntüleyici” oluşturmak için seri olarak 3B yazdırılabilen ve birleştirilebilen katmanlar,” son görüntünün yakalandığı yer.

Her katman, istenen nesnelerle eşleşen ışığın etkilenmeden geçmesine izin vermek için özel olarak tasarlanmış on binlerce mikroskobik kırınım özelliğine sahiptir; diğer nesnelerden gelen ışık kırılır ve rastgele gibi görünen, duyusal olmayan, düşük yoğunluklu desenlere optik olarak silinir. gürültü, ses. Bu şu anlama gelir sonunda gerçekten yakalanan görüntü, kaldırılanı tahmin etmek için tersine mühendislik yapılamaz.

Tahmin edebileceğiniz gibi, fotoğrafa bu kökten farklı yaklaşımın pratik uygulamaları şu anda inanılmaz derecede sınırlı. Yakın zamanda iPhone’un kamera uygulamasına ‘Bill Amca’yı yakalama’ özelliğinin eklendiğini görmeyeceksiniz.. Ancak araştırma bazı etkileyici faydalar sunuyor. güncel teknikler. ‘Görüntü işleme’ kelimenin tam anlamıyla ışık hızında gerçekleşmekle kalmaz, aynı zamanda tamamen optik ve analog olduğu için, ancak kırınım katmanlarının tasarımı aynı zamanda optik şifrelemeyi de sunabilir ve bir fotoğraftaki ayrıntıları yalnızca aşağıdakileri gösteren bir şifre çözme anahtarı kullanılarak ortaya çıkarılabilir. orijinal görüntünün nasıl kurtarılabileceği.



genel-7