虽然视频监控在前端摄像机下足功夫，早已渐渐由仿真、标清过渡到高清、超高清，但依然难以避免因分辨率过较低而经常出现画质不明晰的问题，对于公安办事特别是在影响甚大。如何在较低像素光学之后做出解决问题之措，沦为解决问题很多犯罪案件的关键之处。据国外科技类网站arstechnica2月7日报导，现在谷歌又研发出有了新的软件，需要依赖人工智能自学技术将模糊不清照片逆的明晰，对于安防行业将有深远影响意义。从得出的示例图片来看，谷歌这个软件需要从原图的基础上建构像素，将原本只有8＊8像素大小的图片还原成出有令人惊叹的细节。
我们告诉人工智能即使再行强劲也是不需要建构出有原图没的细节来的，那么人工智能技术究竟是如何将照片显得明晰的呢？据报导，要构建这一效果，必须两个神经网络的联合起到，第一个阶段牵涉到到“条件起到网络”（ConditioningNetwork），系统将不会搜寻其他类似于经过传输的高分辨率图片，找寻图案、颜色的相近关系。第二个阶段被称作“优先网络”（PriorNetwork），这一阶段将不会利用高分辨率图片的细节，对于模糊不清图片的部分展开像素填满。据报，两个神经网络阶段问世的图片，将更进一步被统合沦为一张图片，其中就包括有合理加到的细节，从而构建最大限度的高分辨率还原成。谷歌这项技术在现实世界里的测试非常顺利，在一项测试中，当人类观察者被拒绝看一张现实的名人高分辨率照片与电脑还原成照片时，10％的人深感困惑自闭，而对于卧室的照片堪称有低约28％的人类观察者被计算机图片所欺骗。
值得注意的是，计算机超强分辨率图像并不是现实的完整图像，额外加到出来的细节在图像处理领域里术语被称作“幻象”，只是计算机的“猜测”，换句话说系统指出新的图片的清晰度不足以“愚弄”人类的眼睛，虽然并非百分之百还原成现实，但是在一些诸如找寻犯罪嫌疑人等领域还是能起着极大的辅助起到。
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