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Google-MIT: editing delle foto prima dello scatto

Machine learning e algoritmi per ottimizzare le immagini acquisite con gli smartphone ancor prima di effettuare lo scatto: il progetto di Google e del MIT.

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Oggigiorno si è soliti scattare un’immagine e poi intervenire sul risultato ottenuto in fase di post-produzione, per migliorarne l’aspetto regolando parametri come la luminosità, il contrasto, la nitidezza o il bilanciamento tra luci e ombre. Un giorno non troppo lontano tutto questo potrebbe essere effettuato ancor prima di premere il pulsante dell’otturatore, grazie a un sistema basato su intelligenza artificiale e machine learning.

È l’obiettivo di una partnership messa in campo da Google in collaborazione con MIT (Massachusetts Institute of Technology) per lo sviluppo di un algoritmo in grado di analizzare quanto inquadrato e applicarvi ottimizzazioni in tempo reale, mostrandone il risultato all’utente in anteprima sul display. Un esempio alquanto chiaro ed esplicativo è fornito dall’immagine allegata di seguito: in basso a sinistra l’inquadratura originale, decisamente sottoesposta, mentre in alto a destra è visibile la sua versione modificata in automatico dall’IA, senza richiedere alcun intervento attivo.

Nella parte in basso a sinistra lo scatto ottenuto con un normale smartphone, in alto a destra quello ottimizzato ancor prima di premere il pulsante dell'otturatore mediante l'impiego degli algoritmi messi a punto da Google in collaborazione con i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology

Nella parte in basso a sinistra lo scatto ottenuto con un normale smartphone, in alto a destra quello ottimizzato ancor prima di premere il pulsante dell’otturatore mediante l’impiego degli algoritmi messi a punto da Google in collaborazione con i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (immagine: MIT News).

Una tecnologia studiata per risultare leggera in termini di risorse, da installare nei device e del tutto indipendente dall’elaborazione da parte di un server remoto. Ecco le parole di Jon Barron, ricercatore di bigG.

Questa tecnologia ha il potenziale di risultare molto utile per il miglioramento in tempo reale delle immagini sulle piattaforme mobile. Ricorrere al machine learning per la fotografia computazionale è una prospettiva interessante, ma al momento limitata da alcuni limiti legati alla potenza di calcolo dei dispositivi. Questa ricerca potrebbe costituire una strada percorribile per aggirare i problemi e produrre nuove, avvincenti esperienze fotografiche in tempo reale senza pesare in modo eccessivo sulla batteria e senza causare rallentamenti.

L’algoritmo è stato istruito analizzando circa 5.000 immagini, ognuna delle quali elaborate da fotografi professionisti, per comprendere quali modifiche apportare a un determinato tipo di scatto. L’intelligenza artificiale ha così imparato come agire ancora prima che venga salvato il file. Il risultato potrebbe essere integrato negli smartphone Google di prossima generazione, forse già nei Pixel 2. Ricordiamo però che, a conti fatti, una bella foto non è per forza di cose una buona foto.

Fonte: MIT News • Via: MIT (PDF) • Immagine: yougoigo / Shutterstock • Notizie su: ,