Perisian Menghapuskan Orang dari Google Street View

Google Street View mencipta panorama tempat dengan menjahit bersama-sama imej. Walau bagaimanapun, imej-imej itu ditangkap secara sembarangan dari kenderaan yang bergerak. Jika seseorang berjalan anjing mereka atau hanya berjalan-jalan, mereka boleh muncul di panorama terakhir.

Pada masa ini, Google mengaburkan wajah orang, serta plat lesen ke atas kereta, yang ditangkap secara tidak sengaja di Street View, tetapi bukti perisian konsep yang ditunjukkan oleh Arturo Flores dan profesor sains komputer UCSD Serge Belongie di Bengkel Antarabangsa IEEE mengenai Visi Bergerak yang diadakan pada bulan Jun berjanji untuk mencuci artifak manusia dari panorama sepenuhnya. (Flores adalah bekas Pemaju Aplikasi Kanan untuk PCWorld dan kami bangga kepadanya.)

Apa yang dilakukan oleh perisian ini adalah mengenal pasti bentuk manusia dalam imej dan membuangnya. Kemudian ia mengisi jurang dengan piksel dari apa yang ada di belakang orang itu - dinding, rumput, trotoar, bata dan sebagainya - diambil dari bingkai yang ditembak sebelum dan sesudah satu orang itu muncul.

Teknik yang serupa digunakan dalam foto program penyuntingan, tetapi mereka memerlukan sejumlah manipulasi manual. Perisian Flores melakukan tugas yang baik untuk membasuh orang secara automatik dari imej, tetapi jika foto-foto yang diteliti dengan teliti jejak kemanusiaan masih dapat dilihat di dalamnya. Dan kadang-kadang, ia menghasilkan beberapa hasil yang aneh - anjing dengan tali yang dipegang oleh tuan yang tidak kelihatan dan pergelangan kaki tanpa kaki yang muncul di kasut.

Selain itu, perisian hanya berfungsi dalam tetapan bandar di mana piksel yang disekat oleh orang berada pada "dominan permukaan planar, "yang membuatkan mereka mudah diganti. Oleh itu, program ini berfungsi dengan baik jika seseorang berjalan dengan mural kuda merumput di padang rumput kerana mural di latar belakang akan rata. Jika orang itu berjalan dengan kuda-kuda nyata yang merumput di padang rumput, program itu akan kurang berkesan kerana latar belakang tidak akan rata.

Kredit Foto:

UCSD Jacobs School of Engineering