【科技】Intel透過機器學習技術讓《GTA V》畫面仿如現實 《GTA V》自2013年推出以嚟，一直以高度自由開放式世界吸引玩家，為求遊戲體驗更加逼真，唔少狂熱粉絲就相繼製作過各種超高清材質包以及光線追蹤Mod，可惜都同「真實」有一段距離。最近Intel實驗室研究員就透過機器學習技術，製作出極逼真遊戲畫面，令玩家好似喺Google Map實景入面打機。 近日Inte旗下實驗室Intel Intelligent Systems Lab發表一篇名為《Enhancing Photorealism Enhancement》研究，研究只透過「卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）」機器學習技術，對一堆真實街景圖片進行深度學習。再經過一個稱為「G-buffers」嘅調整過程，整合遊戲本身嘅地理資訊、紋理、光影，從而「強化」《GTA V》遊戲畫面，令玩家難分真與假。（技術詳情可以參考返篇研究。） 雖然模擬出嚟嘅畫面非常逼真，但「真」又唔一定就係靚。可以見到經過強化嘅畫面雖然真實，但係天空同馬路就好似模模哋，不過現實就係咁，邊似得好似遊戲入面所有野都咁銳利清晰。 圖3-10為對比圖（第一張係遊戲原畫面、第二張係「強化」後嘅畫面），唔知大家又鍾意邊樣多啲呢？ #Inter #GTAV #MachineLearning

【@businessfocus.io】Deep Fake技術假影片有辦法被破解！心跳血流微弱變化可分辨真偽 . 英國倫敦大學學院（University College London，UCL）早前發表的一份報告顯示，未來 15 年 AI 人工智慧可能會用各種不同方式協助犯罪分子犯案。其中，深度造假（Deepfake）對遵守法紀的公民和社會造成了最大的威脅，不少人為此而感到恐慌。近日，IEEE PAMI 《模式分析與機器智能彙刊》上有篇論文指出，有項方法能夠準確辨識DeepFake影片，這個方法是透過心跳血流產生的微弱變化辨識出真假臉。 . 透過心跳血流產生的微弱變化，辨識假臉也不是完全沒道理。因為血管遍佈人體各個區域包括臉頰。任何時候，任何地點，臉部血液流動都會造成輕微跳動感，造成人體皮膚出現區域性的顏色變化。這類變化稱為光體積變化描記圖法（Photoplethysmography，PPG），常見的脈搏血氧儀，其實就是辨識這種變化。 . 這項方法的準確度雖然引起了不少人的質疑，然而，Apple Watch 和一大堆血氧儀都採用這種方法，它的準確率和心電圖基本吻合。在這篇新論文裡，提出了心跳所投射出的皮膚顏色變化也同樣會出現在人臉上。只是，一般肉眼都很難看見這極其微弱的變化，而利用DeepFake在影片裡做「手腳」就更難被發現了。所以，該論文表示僅需對影片進行特定處理，增強顏色變化的效果，肉眼就可以很明顯地觀察出真假臉的區分。這是因為目前的DeepFake無法還原這種因血液流動造成的微弱變化。 . 三位分別來自紐約州立大學賓漢頓分校和英特爾（Intel，NASDAQ: INTC）公司的研究人員表示，無論是在空間維度（臉部區域）還是時間維度（心跳頻率）上， DeepFake 的假人臉都無法還原這種因血液流動造成的微弱變化。此外，研究人員也發現，DeepFake 的假人臉，讀取到的 PPG 信號是不穩定的。換句話說，DeepFake 演算法生成的影片，產生的 PPG 信號都有很多雜訊；真實影片的雜訊卻很少。 . 對此，研究人員設計了一套基於卷積神經網路的模型，命名為 FakeCatcher。相較於Face Forensics++、CelebDF 等常用的假臉數據集上，FakeCatcher 的準確率能夠超過 90%。 不僅如此，FakeCatcher還能夠準確辨識出假影片用的是哪種 DeepFake，在 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 和 NeuralTex 四種主流演算法上的辨識準確率整體超過了 93%。由此以來，DeepFake有了辨識的突破口，之後無需再擔心懷有不良動機的人利用DeepFake去犯案。 . Text by BusinessFocus Editorial . #BF今日科技 . @businessfocus.io 瞭解更多商業財經資訊 .⠀ #money #investment #business #finance #life #startup #startups #management #company #expert

立即Follow @businessfocus.presslogic 【醫療科技】AI結合顯微鏡提升癌症檢測效率，Google撈過界玩醫療？⠀ ·⠀ 科技時代的來臨也象徵著醫療領域的進步和發展，人類平均壽命已從1950年的46歲，上升至2015年的71歲，但被譽為「全球殺手」之一的癌症依舊是全球醫療權威「最棘手的敵人」之一。根據「香港健康寶庫」網站釋出的數據顯示，2017年，香港地區登記死亡的人數中，有31.3%的人死於癌症，而前五種致命癌症分別為肺癌、大腸癌、肝癌、乳癌和胰臟癌。⠀ .⠀ 根據媒體報導，Google旗下健康信息集中服務Google Health日前被傳已成功將顯微鏡和AI人工智能「二合為一」，成為高效率偵測癌細胞，方便使用者辨別病例特徵的醫療裝置「augmented-reality microscope」（簡稱ARM），此研究報告早前已刊登於《自然》（Nature）期刊中的論文。⠀ .⠀ 據悉，研究人員將照相鏡頭和內建「Nvidia Titia Xp GPU」 AI軟體的電腦與顯微鏡進行連結，使用者先是透過照相鏡頭拍下顯微鏡底下的人體組織，隨後影像就會傳遞至電腦，而電腦在接收到人體組織圖後，就會透過「卷積神經網路」（CNN）製造出「細胞熱圖」（heatmap），方便觀察人體內的良性和惡性細胞。⠀ .⠀ 這並不是Google Health首次踏足癌症醫療研發領域。早在去年，Google Health就已研發出一套能夠檢測出乳腺癌是否有轉移或擴散現象的演算法，名為「Lymph Node Assistant」，據聞能夠在治療早期就察覺病況。據悉該演算法的準確度高達99%，比起病理學家約38%的準確度要高出許多。⠀ .⠀ Google Health為Google在2008年推出的一項個人健康信息集中服務。用戶只需將個人的健康紀錄輸入該系統當中，Google Health就能夠透過用戶提供的信息，提供用戶健康紀錄、藥物、病因等之間的相互作用，但該服務基於使用人數少等原因，最終於2012年1月1日正式關閉。事隔數年，Google Health於2018年再度重組醫療部門，更找來醫療保健系統公司「Geisinger」的前任首席執行官David Feinberg擔任新任醫療戰略部負責人。⠀ .⠀ Text by BusinessFocus Editorial⠀ .⠀ #BF今日科技⠀ .⠀ #money #investment #business #finance #life #startup #startups #management #company