波士頓大學(Boston University)的一個工程師團隊設計了一款人工智能軟件，將普通相機變成了潛望鏡。
它使用一種算法來解密鏡頭捕捉到的數據，以令人印象深刻的細節再現隱藏的物體。
在一次演示中，研究小組展示了他們可以利用墻壁作為鏡子，在不到一分鐘的時間里重建從直接視線中看不到的東西。
這在以前只能通過昂貴的專業光學系統來實現，但是這種更簡單的技術代表了在觀察被遮蔽物體方面的一個重大進步。
從理論上講，這種人工智能軟件可以用于汽車，通過發現靠近死角的車輛等危險來避免碰撞。
“它只是數碼相機上的軟件。理論上，我們可以編寫一個手機應用程序，”該研究的負責人維維克·戈亞爾(Vivek Goyal)博士說。
“它能給出很棒的照片嗎?目前還不能。但這意味著數百萬人可能很快就會玩這個游戲。”
Goyal博士和他的團隊使用一臺標準的數碼相機和一臺中檔筆記本電腦，通過將數碼相機對準它們投射在附近墻上的模糊陰影，拼湊出隱藏的場景。
啞光墻不能像反射表面那樣反射光線，而且會向各個方向散射光線，因此最初的反射圖像只是一片模糊。
然后，他們的算法通過在不同的點上使用光影來重建隱藏在角落里的物體，從而創建快照。
戈亞爾博士補充說:“從本質上說，計算可以把一面無光的墻變成一面鏡子。”
為了概述該軟件的準確性，作者展示了視頻游戲角色的隱藏圖像——包括測試過程中他們的臉、字母和圖案等細節。
該程序使用工程師的算法從數字圖像中找出一個隱藏的場景大約需要48秒，但戈亞爾博士相信，如果計算機的能力更強，它可以做得更快。
他還說，提高對周圍環境的意識、注意到停在汽車另一邊的孩子或十字路口附近的危險可能非常有價值。
此前，麻省理工學院的研究人員已經成功利用無線電波來“透視”墻壁。通過發射比標準Wi-Fi輕微1000倍的超低功率無線電信號，他們不僅能探測到墻后的人，還能精確地追蹤他們的行動。
比起會讓被觀測目標受到輻射的X光，顯然無線電波會讓人們更樂意接受。
經過視頻訓練的人工智能可以辨別那些雜亂的無線電信號，使它能夠將那些被標記的目標與穿過墻壁的微弱無線電反射信號聯系起來。
該系統能夠識別83%的個體，并確定他們的獨特特征和運動風格。而且，這個無線電系統是不會顯示出人們的衣服的，只會顯示出火柴棍狀的圖形。這也減少了有些人會擔心的侵犯隱私問題。
【來源：前瞻網】
