Googleは、人種的不平等について話すことを可能にした1つの歴史的な問題を思い出しました。それは、撮影とその後の自動画像処理のための多くのテクノロジーが、異なる人種の人々の写真とは異なる働きをしたことです。 Pixel 6シリーズのスマートフォンのリリースに伴い、同社はこの問題の解決を試みました。
異なる人種の人々でイメージングアルゴリズムをテストしないと、期待どおりに機能せず、人々の画像が過度に明るくなったり、肌が不自然に変色したりする可能性があります。この状況を改善するために、同社は自社のチームを超えることを決定し、さまざまな人種の人々をキャプチャし、その後の画像の処理に豊富な経験を持つ有名なスペシャリストを採用しました。これらの専門家の助けを借りて、Googleはカメラアプリケーションで人工知能をトレーニングするためのベースにある画像の数を大幅に増やしました。顔認識、撮影、画像編集のために最適化されたアルゴリズムのセットは、リアルトーンと呼ばれます。
同社は、さまざまな人種の代表者の画像をキャプチャして最適化するためにPixel6スマートフォンが受けた主な変更点をリストアップしました。
デジタル写真では、優れたポートレートを取得するには、カメラが顔を検出できるかどうかに依存します。この機能のパフォーマンスを向上させるために、元の画像セットではさまざまな顔と照明条件が増やされています。
サードパーティのコンサルタントは、開発者がさまざまな人種の肌の色のニュアンスを伝える際のより良い決定を下すのを支援しました。その結果、自動ホワイトバランス補正アルゴリズムが改善されました。
自動露出を設定するための最適化されたアルゴリズム。専門家は、会社のエンジニアがカメラの設定を調整するのを手伝い、不自然に明るさを増減することなく、あらゆる人種の人をそのまま見せるようにしました。
以前のアルゴリズムの問題は、拡散照明条件での肌の色の不自然なレンダリングでした。新しいアルゴリズムは、この効果が最終結果に与える影響を軽減します。
もう1つの問題は、特定の条件下で発生する肌の色が濃い人の画像がぼやけることでした。 Googleは、Tensorチップの新機能を活用して、暗い場所でもモーションコントロールでショットをより鮮明にしました。
Googleの従業員は、最適化された画像処理アルゴリズムに関するフィードバックを最初に提供しました。彼らは、肌の色の再現、明るさ、奥行き、画像の詳細を賞賛し、Pixel 6は、電話のモデルを指定せずに、写真のみを提供するように求められた場合でも、さまざまな人種の人々をキャプチャするのに最適であると呼びました。
同社は専門家と協力して、新しいスマートフォンのカメラアルゴリズムを最適化するだけでなく、既存のソフトウェア製品の動作を調整しました。 Googleフォトの自動画像強調機能が更新されました。数週間以内に、AndroidおよびiOS用のアプリケーションで利用できるようになります。さらに、自動照明制御が最近GoogleMeetのビデオ通話に追加されました。
2021-10-20 18:11:37
著者: Vitalii Babkin