Sur le net
Grâce à cette technologie, une image complètement floue pourrait devenir suffisamment précise pour reconnaître les traits d'un visage.
Certaines images ont parfois une résolution si basse qu'il est impossible d'identifier ce qu'elles représentent. Google Brain, l'une des branches de recherche du géant du web, a mis au point un algorithme permettant d'améliorer ces images, a-t-elle annoncé dans un article.
Comparer avec des images déjà existantes
Le système mis au point est capable d'augmenter le nombre de pixels d'une image d'un format 8x8 pour la transformer en 32x32 pixels. Le but de la manoeuvre ? Rendre l'image visible. Pour cela, l'algorithme doit combler les détails manquants. La première étape consiste à se baser sur des images similaires en haute résolution qui existent déjà sur Internet pour obtenir une idée de l'image de base.
Combler les lacunes
Ensuite le système modélise des détails plus précis pour obtenir l'image la plus proche possible de l'originale. Par exemple s'il détecte un pixel marron sur un visage, il va en déduire qu'il s'agit d'un sourcil et le modéliser en tant que tel. Le résultat n'est pas parfait mais permet de donner une bonne idée de l'image de départ et de reconnaître les traits d'un visage par exemple.
Une technique encore en développement
C'est en tout cas ce qu'ont montré les tests réalisés sur des volontaires. Face à un portrait de célébrité de basse qualité et à la même image reconstituée par le système de Google, les testeurs étaient 10% à identifier l'image de Google comme étant la bonne. Quant à une photo de chambre, ils étaient 28% à désigner la reconstitution comme étant l'image d'origine. Si cette technologie pourrait aider des enquêteurs par exemple à améliorer un portrait, il ne s'agit pour l'instant que d'une reconstitution approximative.
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Grâce au logiciel de Google Brain, l'image de gauche se transforme en l'image du centre (l'image de droite est l'originale), @ Google Brain