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        科學家結合腦電頭盔與AI算法來分析重建拐角處光線投射的二維物體

        科學家結合腦電頭盔與AI算法來分析重建拐角處光線投射的二維物體

        在科幻作品中,我們已見到過不少對“透視眼”的描述。但在 AI 的加持下,格拉斯哥大學的一支研究團隊,也介紹了一種看到拐角處隱藏物體的新方法。據(jù)悉,這套“鬼影成像”(Ghost Imaging)系統(tǒng)能夠讀取一個人的腦電波、觀察從墻上散射的光線,以識別無法被肉眼直接觀察到的被遮擋物體。

        實驗示意(來自:Optica)

        近年來,已有諸多團隊投入“非視距”(NLoS)成像的新興研究。比如將激光束打到表面上、待拐角處返回的信息回到相機傳感器,然后使用算法分析返回的散射光線來解碼拐角處的物體。

        在近日發(fā)表于《Optica》光學網(wǎng)站上的一篇新文章中,研究人員將相機換成了人眼。實驗設置了投影到紙板切口上的光圖案,然后要求受試者觀察白色墻壁上的漫射光。

        不過僅憑這一點,我們還是無法清晰分辨出原來的物體。但這,就是人工智能技術可以派上用場的地方了。

        研究人員為受試者戴上了腦電(EEG)頭盔,以讀取他們視覺皮層中的信號。這些信號被輸入運行 AI 算法的筆記本電腦,接著解碼散射光并識別物體。

        結果發(fā)現(xiàn),腦電信號的強度,與墻壁不同區(qū)域的光強度大致相關 —— 因而算法能夠在此基礎上、于漫射光中“雕刻”出正確的圖像。

        測試期間,每個“物體”其實都是個 16 16 像素的圖像,且光圖案會以 6 Hz 的頻率閃爍兩秒鐘。欣喜的是,經(jīng)過大約一分鐘的光線觀察,AI 系統(tǒng)就能夠準確地重建各個物體。

        項目首席研究員 Daniele Faccio 表示,這是其首次通過在實時調(diào)節(jié)成像過程的神經(jīng)反饋回路中,使用人類視覺系統(tǒng)來執(zhí)行計算成像。

        盡管有標準檢測儀器來代替人腦分析墻壁的漫射光信號,但他們還希望有朝一日可找到用于增強人類能力的方法。

        后續(xù)研究團隊將把成像物體從二維升級到三維,并考慮同時結合來自多個觀察者的數(shù)據(jù)。

        感興趣的朋友,可留意他們在 7 月的“光學成像和應用光學大會”(Optica Imaging and Applied Optics Congress)上發(fā)表的完整版研究報告。

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