O novo algoritmo da Adobe restaura automaticamente imagens retocadas

Um novo algoritmo desenvolvido pela Adobe e Universidade de Princeton pode detectar automaticamente interven√ß√Ķes nas fotos e edit√°-las para apag√°-las.

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Como os pesquisadores argumentam em seu trabalho, eles foram motivados por um clique em uma ferramenta de edição de imagens, como Photoshop, iPhoto ou serviços como Google Fotos ou Instagram, para reparar imagens distorcidas e trazê-las de volta à sua forma original.

Além disso, eles queriam encontrar uma maneira de automatizar o processo para que os usuários não precisassem abrir grandes ferramentas de edição de fotos baseadas em desktop, como o Adobe Photoshop, etc.

Eles fizeram isso criando um novo elemento de an√°lise de imagem chamado “distratores” e, em seguida, usando um algoritmo de computador chamado “modelo de previs√£o de distratores” para remover automaticamente os locais que foram intencionalmente colocados. para distrair das imagens analisadas.

Os andarilhos são geralmente os elementos que se destacam em uma foto, é o que chama a atenção e foca nela, que atrai sua atenção; portanto, o algoritmo que os reconheceria era bastante fácil de criar. Era difícil, no entanto, distinguir os distratores das fraquezas gerais de uma fotografia, como saturação excessiva ou pouca iluminação.

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Para equiparar o algoritmo a este projeto, os pesquisadores que o criaram pediram ajuda ao Amazon Mechanical Turk, um serviço online que permite às pessoas criticar ou classificar aleatoriamente uma empresa ou um objeto.

Os usu√°rios do Mechanical Turk foram solicitados a encontrar extratores em um total de 1.073 fotos e, em seguida, esses dados, juntamente com os dados coletados atrav√©s de um aplicativo para iPhone chamado Fixel, foram processados ‚Äč‚Äčpela Adobe.

Para esta aplicação, mais de 5.000 fotos foram analisadas e partes de uma imagem foram retocadas.

O resultado final foi um algoritmo que pode remover v√°rios tipos de trechos de imagens (rostos, carros, objetos cortados), mas tamb√©m ainda exige muito trabalho. No entanto, segundo os pesquisadores, o sistema “parece prometer algo grande”.

A pesquisa completa foi conduzida por Ohad Fried, um estudante de Princeton, Adam Finklelstein, professor de Princeton, e Eli Shechtman e Dan Goldman, da Adobe, e está disponível on-line com mais exemplos. O documento também foi apresentado neste verão na 2015 Computer Vision and Pattern Recognition Conference, em Boston.