怎么能把马赛克去掉恢复原图,AI消除马赛克神器公布

像素化(又称马赛克)是一种常见的打码方式,通过降低图像中部分区域的分辨率来隐藏某些关键信息,比如:

最近,一个名为 Depix 的 GitHub 项目爆火,上线三天 star 量已经高达 6.9k。项目作者 Sipke Mellema 是一名信息安全顾问。

项目地址:https://github.com/beurtschipper/Depix

Depix 能够从像素化图像截图中恢复原图中包含的文字密码。该项目适用于使用线性方框滤波器(linear box filter)创建的像素化图像。如下图所示,项目作者给出了像素化图像、恢复之后的效果和原图的对比结果:

使用 Depix 从像素化图像截图中恢复文字密码,操作也比较简单:

  • 从截图中分割出矩形像素化 block;
  • 在具有相同字体设置(包括文本大小、字体、颜色、hsl)的编辑器中,粘贴待处理字符的德布鲁因(De Bruijn sequence)。
  • 给该序列截图,尽可能使用和像素化图像相同的截图工具。
  • 执行命令:

python depix.py -p [pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png

Depix 算法利用线性方框滤波器单独处理每一个 block 这一事实。它对搜索图像中的每一个 block 执行像素化以寻找直接匹配。

对于大部分像素化图像,Depix 尽量寻找单匹配结果,并假设这些匹配是正确的。至于周围多匹配 block 的结果被看作像素化图像中相同的几何距离,并认为这些匹配也是正确的。该过程重复多次。

在正确的 block 没有更多几何匹配后,Depix 将直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block,Depix 将输出所有匹配的平均值。像素化常使用线性方框滤波器实现。线性方框滤波器的实现很简单,速度很快,可以并行处理多个 block。

由于线性方框滤波器是一种确定性算法,对同样的值执行像素化通常会产生同样的像素化 block。使用同样位置的 block 对相同文本执行像素化,会得到同样的 block 值。我们可以尝试像素化文本来找出匹配的模式。幸运的是,这对于秘密值的一部分同样奏效。我们可以把每个 block 或 block 组合看作一个子问题。

项目作者没有选择创建潜在字体的查找表。该算法要求在相同背景上具备相同的文本大小和颜色。现代文本编辑器还会添加色调、饱和度和亮度,也就是说存在海量潜在字体。

项目作者给出的解决方案也很简单:使用待处理字符的德布鲁因序列,将其粘贴到相同的编辑器中,然后截图。该截图可以用作相似 block 的查找图像,例如:

德布鲁因序列包括待处理字符的所有双字符组合。这很重要,因为一些 block 会重叠两个字符。找出恰当的匹配需要搜索图像中具备相同像素配置的 block。

在以下测试图像中,Depix 算法无法找到「o」的一部分。这是因为在搜索图像中,搜索 block 还包含下一个字母(「d」)的一部分,但在原始图像中这里有个空格。

创建字母的德布鲁因序列时加上空格显然会带来同样的问题:算法无法找到后续字母的恰当 block。有空格又有字母的图像需要更长的搜索时间,但结果也更好。

对于大部分像素化图像而言,Depix 似乎能够找到 block 的单匹配结果,并假设这是正确的。然后将其周围多匹配 block 的匹配结果看作在像素化图像中处于相同的几何距离,并假设这些匹配也是正确的。

在正确的 block 没有更多几何匹配后,Depix 直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block,Depix 将输出所有匹配的平均值。虽然 Depix 的输出并不完美,但已经算不错了。下图展示了包含随机字符的测试图像的去像素化结果,大部分字符被正确读取:

打马赛克就安全了吗?AI消除马赛克

信息来源:机器之心

02IT男再也不担心眼「瞎」!Github黑暗模式正式发布,Reddit直接飙至4k高赞

你是否有过打开电脑被晃「瞎」的感觉?


最近,在GitHub Universe上,一款「暗黑」模式被推了出来。官方自称:「2020年宇宙新功能」。

GitHub Universe 是GitHub的年度选框产品和社区活动,聚集了构建全球最重要技术的GitHub产品专家,软件领导者和企业团队。GitHub的全球互联社区有机会聚在一起,分享最佳实践,互相学习,并了解GitHub的最新产品和功能。

黑暗模式可以让你暂时摆脱明亮屏幕的视觉过度刺激,也可以让你在文本编辑器、 IDE 和终端上获得更一致的开发体验。

设置黑暗模式的地址如下:https://github.com/settings/appearance

Dark Mode 一经宣布,就在reddit上面获得了4k的高赞,网友也纷纷:这是有史以来最好的体验!

此外,Github还发布了非常多的新特性,感兴趣的童鞋可以戳下方链接观看:

https://www.youtube.com/watch?v=AiWjanAdD3s&t=13m22s

信息来源:新智元

03与AI一起书写未来,百度吴甜入选中国最具影响力的商界女性未来榜12月1日,财富中文网公布了“2020年中国最具影响力的商界女性(未来榜)”榜单。该榜单由全球知名财经杂志《财富》中文版评选,上榜者代表了中国商界崛起的年轻一代女性领导者,她们在各自的机构、商界、社会扮演重要角色,并有潜力在未来产生更大的影响。凭借在人工智能领域的多年深耕及持续创新突破,百度集团副总裁吴甜荣耀上榜。这是对她在人工智能领域贡献的肯定,也是对其未来在AI领域创造更大成就的潜力的认证和激励。

“中国最具影响力的商界女性”自2004年评选至今,已经引起了社会广泛关注,格力电器董事长兼总裁董明珠、长城汽车公司总裁王凤英等均上榜。而此次是《财富》首次评选“中国最具影响力的商界女性(未来榜)”,除吴甜外,登上此榜单的还包括微软公司 SharePoint及Teams中国区总经理梁戈碧,InMobi公司高级副总裁、大中华区总经理杨娟等人。

吴甜作为百度集团副总裁,截至2020年已加入百度近15年。这期间,吴甜从百度知道研发起步到今年升任百度集团副总裁,经历了从PC互联网时代,到移动互联网时代,再到今天AI时代的发展,参与了AI创新建设的各个阶段,带领团队在人工智能重要方向上取得了大量业界领先的技术成果,并广泛应用于百度重要业务和产品。

百度集团副总裁 吴甜

目前,吴甜整体负责百度AI技术平台和智能云AI产品,涵盖自然语言处理、知识图谱、计算机视觉、增强现实、大数据技术、飞桨深度学习平台(PaddlePaddle)、百度大脑开放平台与生态、百度智能云AI产品以及百度输入法产品等。她所负责的飞桨是我国首个自主研发、开源开放、功能完备的产业级深度学习平台,具有开发便捷的核心框架、支持超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎和覆盖多领域的产业级模型库等四大核心技术。如今,飞桨已凝聚230多万开发者,服务9万多家企业,创建了超过31万个模型。作为人工智能的关键技术,深度学习技术的突破推动了AI技术的效果提升和广泛应用。不仅如此,通过对深度学习平台的迭代更新,不断降低 AI 应用的门槛,飞桨持续为推动产业智能化发展贡献关键力量,对于推动国家智能经济建设乃至经济高质量发展也有着重要的战略意义。

此外,《财富》对吴甜的评价中提到,新冠肺炎疫情期间,吴甜带领团队致力于将人工智能应用于疫情防控中,高效开发上线了系列战疫应用产品,例如检测口罩佩戴的应用、融合红外热像和图像技术的AI多人测温系统,基于CT影像的肺炎筛查与病情预评估AI系统,智能对话机器人帮助人们获取疫情信息和科普知识。2020年新冠肺炎疫情全球瞩目,人工智能技术在疫情防控工作大显身手,百度用科技支援抗疫战斗的第一线,展现了中国AI“头雁”的实力和社会责任感。

不久前,在《财富》公布的2020年度“全球40位40岁以下商界精英”榜单(Fortune 40 Under 40)中,吴甜也榜上有名。当下,时代的契机给AI的发展提供了最好的机遇,新基建加速推进,产业智能化浪潮势不可挡,而吴甜所负责的以飞桨为代表的AI平台,已经成为智能时代的重要基础设施,正在加速各行各业的智能化升级。吴甜将与AI一起,为商界书写未来。

信息来源:腾讯新闻

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