Почему на селфи мы не похожи сами на себя

В каждой камере уже давно существуют алгоритмы, позволяющие улучшать освещение для фотографии. Но в эру смартфонов появилась возможность улучшать свою внешность с помощью фильтров и различных приложений: от Snapchat до Beauty Plus. Вот только в случае с XS функция разглаживания неровностей кожи на селфи была встроена по умолчанию и ее нельзя было отключить.

Получившиеся фотографии нельзя считать фейковыми. Но все же на них вы выглядите не так, как в реальной жизни, и они полностью отличаются от наших представлений о фото до эпохи цифровой обработки снимков.

Сейчас камеры знают слишком много. Они собирают информацию об окружающем мире, а раньше фотографии получались благодаря взаимодействию химических элементов с фотонами. Современные камеры смартфонов собирают информацию об объекте из множества источников в один синтезированный результат.

Один из радикальных способов подмены реальности — это технология deepfakes, позволяющая накладывать лица людей на видео. Более мягкий — это едва заметные изменения при обработке селфи. Они вроде бы несерьезные, но все равно меняют наше восприятие.

Фото: Alexis Madrigal / FaceApp

Производители смартфонов и мобильных приложений считают, что селфи поддерживают их бизнес-экосистемы. Они не скупятся вкладывать средства в технологии, связанные с изображениями лиц. Apple буквально разработала новые кремниевые чипы, которые «способны распознать ваше лицо еще до фотографии». Смартфон определяет наличие лица поблизости, затем находит его ключевые точки (глаза, рот, нос и другие черты), а потом составляет виртуальный слепок. Все эти данные доступны разработчикам мобильных приложений, из-за чего сейчас так много программ для изменения внешности.

При этом камеры понимают не только, что им показывают лицо, но и окружающую обстановку. Во время съемки они захватывают сразу несколько изображений, чтобы составить из него одно наилучшее. Лучшим примером того, как это работает, будет новая функция Google Pixel — Night Sight. Google разработала технологию, которая комбинирует несколько неудачных изображений (темных, с шумом) в одно более чистое и светлое. Google использует алгоритмы машинного обучения для настройки баланса белого и отображения лучших цветов на фото. Алгоритмы определяют, какие объекты находятся в кадре и какого цвета они должны быть. Только задумайтесь, насколько эти технологии отличаются от традиционной фотографии — камера от Google не просто запечатлевает объекты, но и дает им подходящий цвет на основе статистики других изображений.

Слева фото, сделанное на iPhone XS, а справа — с помощью Night Sight. Изображение: Google.

Технологии стремятся превзойти наши зрительные возможности. «Цель Night Sight дать вам возможность делать снимки даже в такой темноте, когда вы ничего не можете различить. Это практически суперспособность!», — пишет Google.

Однако компании и правительства могут не только дать вам суперсилы, но и использовать технологии распознавания лиц, чтобы превратить любую камеру в инструмент для наблюдения. Google пообещала их не продавать, пока не будут решены все этические вопросы, однако уже поздно. На рынке уже есть Amazon Rekognition и Face API от Microsoft, не говоря уже о китайских компаниях, которые уже используют подобные технологии самым разным образом.

Глобальная экономика завязана на вашем лице. И она приложит все усилия, чтобы вы видели себя именно такими, как вам хочется.

Источник.

Материалы по теме:

Добро пожаловать в прекрасный и пугающий мир нейросетей

Как камеры Apple размывают границу между профессиональными фотографами и любителями

Как сделать идеальное селфи с точки зрения науки

Индийские ученые назвали самые популярные причины смерти во время селфи