角に隠れているものを見るために超大国は必要ありません。 必要なのは、適切なアルゴリズム、基本的なコンピューティングソフトウェア、および通常のデジタルカメラだけです。研究者チームは、 Natureで本日公開された論文で示しています。
人間の視線の外にある物体を見つける効率的な方法を発明することは、自動運転車から軍用機器まであらゆるものを研究する科学者にとって共通の目標です。 最も簡単な形式では、これはペリスコープを使用して行うことができます。ペリスコープは、光をリダイレクトする複数のミラーを備えたチューブです。 このブリックアンドモルタルデバイスをデジタル時代に持ち込むためのこれまでの取り組みでは、敏感なハイテク機器を使用して、光がセンサーに当たる時間を測定し、研究者が隠されたオブジェクトの相対的な位置、サイズ、および形状を近似できるようにしました。 ボストン大学の電気技術者であるVivek Goyal氏は、これらの手法で仕事を成し遂げつつも、そのコストと複雑さのために日常の使用に適用することは難しいと指摘しています。
以前の研究では、通常のデジタルカメラを使用して、見えないオブジェクトの1次元画像を再作成できることが示されていました。 Goyalと彼のチームは、その手法を拡張して2次元画像を作成することにしました。
実験のためのラボのセットアップの表現（Charles Saunders / Nature） 実験は次のように機能しました。チームはデジタルカメラを白い壁に向けました。 次に、カメラと平行に座っているコーナーの周りに、同じ白い壁に面するようにLCDスクリーンを配置しました。 画面には、単純な2次元画像が表示されました。この場合は、任天堂のキノコ、赤い横向きの帽子が付いた黄色の絵文字、または大きな太字の赤いフォントのBU（ボストン大学）の文字です。 白い壁はペリスコープの鏡のように機能しました。 カメラで写真を撮るときに長時間露光を使用することにより、チームは画面から白い壁に輝く光の柔らかいぼかしをキャプチャしました。
しかし、白い壁が白く見える理由があります、とGoyalは言います。 特定の方向に光を反射するミラーとは異なり、壁は反射光をあらゆる角度で散乱し、再現された画像を肉眼では判読できないほどのピクセル化された色にレンダリングします。 驚くべきことに、隠しオブジェクトとも呼ばれる何かをブロックしているときに、非表示のイメージを簡単に再作成できます。
この研究では、椅子のようなパネルである遮蔽オブジェクトにより、チームはペナンブリの科学を使用してイメージを再現できました。ペナンブリは、光が不透明なオブジェクトの周りに一種のハローのような部分的な影を落とすことで作成される日常的な現象です。
「ペナンブリはどこにでもあります」とGoyalは言います。 「照明が一点からではないため、頭上の蛍光灯のどこかに座っている場合、オブジェクトは鋭い影を落としていません。 手を差し伸べると...完全なシャドウイングではなく、部分的なシャドウの束が表示されます。」本質的に、これらの部分的なシャドウはすべて半影です。
そのため、遮蔽オブジェクトが画像の一部をブロックしたとしても、影はアルゴリズムにより多くのデータを提供しました。 そこから、光の経路を逆にするには単純な物理学が必要でした。
非論理的で複雑に聞こえるかもしれませんが、エジンバラのヘリオット・ワットで博士号を取得しながら視線以外の画像を勉強した電気技師のジュヌビエーブ・ガリエピーは、20問のハイテクゲームだと説明しました。 基本的に、この実験のオクルージョンオブジェクトは、ゲームでの良い質問と同じように機能します。
「[20の質問」の逆の問題は、私が誰について考えているかを推測することです」と彼女は説明します。 「ゲームをプレイして、考えてみたら...ノーベル物理学賞を受賞したばかりのドナ・ストリックランドとしましょう。 「彼女は女性ですか？」 彼女は生きていますか？」 [これらの説明は当てはまる]多くの人がいるため、非常に複雑です。 「ノーベル賞を受賞しましたか？」 誰が考えているのか推測しやすくなります。」
初期の測定値はぼやけた黒い塊のように見えるため、Goyalと彼のチームは、彼らの技術が明確な画像を生成することを確信していませんでした。 「何かが可能であると確信していましたが、品質は本当にひどいものでした」とGoyalは言います。
したがって、最初のレクリエーションが非常に詳細に行われたとき、それは「素晴らしい、楽しい驚き」でした、とGoyalは言います。 画像は完璧にはほど遠いものの、文字は読みやすく、色ははっきりしており、黄色の絵文字の顔さえも識別できました。 チームは、シンプルなビデオで作業する場合と同じレベルの精度を得ることができました。
Goyalは、この技術のアクセスしやすい性質に最も興奮しています。 「当社の技術は、従来のハードウェアを使用します」と彼は言います。 「このイメージングを行う携帯電話用のアプリを作成できると想像できます。 私たちが使用したカメラのタイプは、携帯電話のカメラと根本的に違いはありません。」
GoyalとGariepyはどちらも、この技術の将来的な使用の1つが自動運転車であることに同意します。 現在、これらの車両は、周囲のすべての側面を直接感知できるため、人間に負けていますが、これらのセンサーの範囲は、人間の平均的な視野を超えていません。 この新しい技術を組み込むことで、自動車を次のレベルに引き上げることができます。
「駐車中の車の反対側に子供がいることを感知できること、または都市の峡谷の交差点に近づくと交差点に近づいていることを感知できることを想像できます。視線」とGoyal氏は言います。 「それは楽観的なビジョンですが、不合理ではありません。」
