Subtle motions reveal hidden properties

生活中总存在一些细微的动作,比如脉搏,比如音叉的震动。有些动作细小到人眼很难识别,以至于需要用特制的摄像机才能够放大到我们能够察觉的倍数。然而,你有没有想过从这些细微的动作中也可以捕获一些信息呢?

逆着思路来看,什么会引起物体的轻微震动呢?声音是其中之一,那么也许声音可以从这些所谓的Subtle motions中还原出来呢。MIT的计算机视觉专家Abe Davis开发了一些算法,可以从细微的变化中提取出引起变化的声音频率,进而还原出声音来;想来算法应该是比较复杂的,需要过滤不少的噪音,结合距离等因素将频率锁定到真实的频率范围。

应用场景?spy算一个吧。试想,当你在房间里谈话,透过房间玻璃拍摄到你房间里的杯子,说话声虽然听不到,但是杯子细微的震动却是可以捕捉到的,于是你的声音也就被还原出来了。但一些场景远比这些震撼得多,声音随距离衰减的速度特别快,但是光线却可以传播很久很远。如果这个技术的精度能够提高一些,假如月球上也有智慧生命在交谈,那么我们不仅可以看到他们,还可以听到他们!当然相机要好一点。

Abe Davis小组们也在尝试使用常规的相机记录并还原声音。从视频中来看,效果还是挺好的。相信以后使用手机拍摄几米外的物体,就可以分析出物体周围的声音了。想来还是挺有趣的。

换个角度,震动除了能够体现声音特性之外,还能体现物体的材质,更准确的说物体自身及周边的各种张力。视频中演示了通过持续几个小时的拍摄,算法能够根据物体的震动规律计算出其各个方向的延展性。比如一床毯子,其拉伸的张力。可视化效果特别好。

应用场景就更多啦!通过Subtle motions, 可看到一座桥梁的震颤情况,可辅助判断其是否需要检修;可判断两个外形完全相同的物体,材质是否相同(突然想起《最强大脑》里,一些牛人强悍的视觉能力)…

觉得有意思的话,就去看下面的TED视频吧~

其实这部视频里,可以了解的不仅是这种振奋人心的底层技术,还有研究者们的研究思路以及演讲思路。Subtle motions => 可视化 => 获取造成变化的外部信息(声音) => 判断物体本身的特征(张力)。并且很自然的设想出技术的应用场景,听者感觉有趣,研究也更接地气。

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2 条关于 “Subtle motions reveal hidden properties”的评论

  1. 震动除了能够体现声音特性之外,还能体现物体的材质,更准确的说物体自身及周边的各种张力。确实如写的一样

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