在监控录像中，爆炸发生时有一个人把头转向了相反的方向，警方因此锁定了犯罪嫌疑人。
▲ 电影里的技能总是很高端. 图片来自：《碟中谍 4》
在电影中，警察或许只须要对掌握监控的操作员说「放大，再放大！
」屏幕就能清晰地呈现嫌疑人的大脸，阁下还配上他的平生年月、家庭情形、现居住址……
现实情形就很一言难尽了，谁知道录下嫌疑人的监控摄像头是几年前装的呢？这时候如果你只会说「放大，再放大！
」那你估计就只能看到一个色彩均匀的像素块了。想只凭借监控就锁定犯罪嫌疑人，就目前的硬件条件而言还太难了。
▲ 图片来自：《恐袭波士顿》
硬件跟不上，那软件呢？最近，研究职员就展示了 AI 可能为此作出若何的贡献，它或容许以帮助我们在不失落真的情形下规复人脸的基本特色。
研究职员通过 AI 可以重修模糊、低分辨率的人脸图像，使之更清晰、分辨率更高，更靠近于真实的人脸。这一进展来自于人工智能研究的一个领域，被称为「人脸超分辨率」，该领域专注于从失落真或低分辨率图像中重修更贴近真实的人脸。
最近在一个机器学习会议上，韩国高等科学技能研究院的研究职员揭橥了《通过对面部标记的关注，逐步提高人脸的超分辨率》的论文。研究职员在论文中提出了一种新的人脸识别方法，该方法可以天生 8 倍超分辨率的人脸图像，并完备保留面部细节。
▲ 像素图像，还原图像和真实图像的比拟
为了磨炼 AI，研究职员采取了一种渐进的演习方法。通过将网络分成连续的步骤进行稳定的演习，每个步骤的输出的分辨率都在逐渐提高。他们还提出了一种新的面部把稳力丢失方法，通过增加像素差和热图值来更好地规复面部属性。除此之外，演习 AI 还用了最前辈的人脸对齐网络提取出适用于人脸 SR 的热图，以此减少演习韶光。
实验结果证明，研究职员的方法在定性、定量丈量、感知质量等方面都优于目前最前辈的方法。利用人工智能的能力，我们从像素化的初始图像中识别一个人会变得随意马虎得多。
当然，这毕竟是 AI，还是有很多令人以为啼笑皆非的成果。
Twitter 用户 @ jonathanfly 就把我们平常用的表情包模糊成像素块去让 AI 完成寻衅，表情包模糊后的大小恰好为 16×16 像素。结果 AI 还原出来的结果有点「恐怖」，本身像素化可爱风的鼻子眼睛都变成了真实向的人脸，看上去有点搞笑，变成了我们常用的魔性表情包。
但用真人照片像素化之后，正常的图片还算贴近原貌。
如果调度了像素块图片的比拟度，对齐人脸效果稍稍偏离就可能造成还原人脸的鼻飞眼斜。
如果你把披萨像素化之后再识别，那么喷鼻香肠也会变成性感红唇。
不管是多奇怪的图像末了都能长出人类的五官。
毕竟 AI 还是靠着我们教给它的东西在做图像重修，以是还原出这些倾向人脸的效果实在也不让人意外，目前还没那么完善也可以理解。
博客 I Forced A Bot 还考试测验了将像素化图片从 16×16 调度到 128×128，然后再降落到 16×16。通过这样的处理，他常日得到的都是一个更贴近真实人脸的结果。由于图像更模糊能为 AI 的还原事情供应了更多创造性阐明图像的空间。
I Forced A Bot 还创造了一个论文中没有公布的细节，有些天生的人脸图像脸上会有玄色的不明物，博客作者将其成为「哈利波特的伤疤」。
到这，这个 AI 已经被人拿来做了各种各样表情包的考试测验，看上去已经被彻底「玩坏了」。
但我们还是要承认，只要你不要把 AI 用在表情包还原上，那么专注于模糊图像还原的 AI 还是有非常积极的浸染。如果在某个案件中捕捉到的嫌疑人图像过于模糊，那么 AI 很可能会成为呈现犯罪嫌疑人容貌的末了一环。
不过现有的技能还无法用于刑侦勘察，我们还是只能等它学成归来，再报效人类。
题图来自 Pixel Art Maker。