CFan科学院：平面转立体 3D模子智能转换_头条

我们所看到的世界是3D立体的，但是在拍成照片或视频之后，它们就变成了2D平面。如果想把这些2D的影像在电脑中重建为3D场景，那么就需要一系列复杂的算法操作。好在随着计算机视觉及深度学习等技术的发展，现在我们可以智能地进行转换

传统方法的不足

将现实场景转化为电脑中的3D数据，这并不是一项新科技，比如已经在很多工作场景中出现的3D打印机，它可以通过扫描人体制作3D模型。但是这种传统方法有着诸多不足，以3D人像采集为例，需要先通过3D扫描仪对人物进行立体式扫描，然后将扫描图像导入3D软件中制作成模型，再利用电脑进行3D渲染，最终才能获得完整的人体3D数据（图1）。

图1 传统3D数据获取流程图

这种方式费时费力，在一些对3D数据要求较高的场景中，如VR游戏、自动导航等，需要对3D数据实时转换，显然传统的3D数据捕捉是无法胜任的。

3D模型智能构建的背后

人工智能的发展，使得科学家们开始思考建立3D模型的新方法，当下较引人关注的，是对人工智能领域中计算机视觉系统及深度学习机制的应用。

计算机视觉就是研究机器如何像人一样“看”世界，通过摄像机和电脑来模拟人眼，对采集到的图片或视频进行处理以获取相应场景的3D信息。除了会“看”之外，计算机视觉对采集到的信息还要能“识别”和“理解”，也就是在一组图像数据中，判断是否包含了某个特定的物体，比如一大片的红色，到底只是一个红色圆形图案，还是一个飘浮的气球。

图2 人类视觉系统处理流程图解

它的识别原理和人类的视觉相似，当我们通过眼睛感知一个事物（比如气球），它首先被“平面化”成简单的“球形”数据输入大脑供我们进行识别，然后经过大脑一系列的“抽象”和“迭代”，最终将其理解为“气球”（图2、图3）。

图3 计算机视觉图解

有了原理还要有实践，为了让计算机视觉系统能够像人类的视觉一样精确，科学家们还需要通过特殊的方式对该系统进行感知、识别和理解等一系列的训练。

对于计算机来说，感知就是通过摄像设备进行数据的捕捉，然后转化为数字信息让计算机视觉系统感知到数据。识别则是对感知的数据进行甄别，比如把感知到的圆形物体识别为气球或者篮球等物体。因为对于计算机来说，通过摄像机捕捉到的只是单纯的“数据”，要想识别出这些数据代表着什么，就要进行深度学习训练。上述气球的例子中，科学家们准备了各种各样的气球图片，让深度学习系统进行识别训练。通过大量的数据学习后，计算机视觉系统就可以在捕捉到气球数据后准确地将它识别为“气球”，而不是篮球或者足球了（图4）。

图4 识别训练图解

最后则是理解训练，人类之所以能够将看到的各种类似形状的物体精准识别出来，依靠的是大脑的理解能力，大脑可以通过思考和知识积累，对看到的东西进行抽象化处理，从而实现对物体的理解。计算机视觉系统通过深度学习后已经可以识别出大量的物体，再结合卷积神经网络把信息从最繁琐的像素级别，抽象到“种类”的概念，这类似人类视觉功能的抽象和迭代，整个系统已经拥有人工智能的理解能力（图5）。

图5 理解训练图解

前面只是信息收集和分析的阶段，真正意义上的计算机视觉系统不仅要识别和感知环境，还要将所感知到的环境在电脑中进行3D重建。3D重建首先要解决位置和角度的问题，3D场景中，身处不同的位置，看到的场景也就不同（本质就是感知的数据不同）。其次是两眼视差的问题，不同的眼睛感知到的也是不同的数据，有视差才会有3D信息，并在此基础上重建3D场景。最后就是语义识别，这是3D重建的终极意义，场景中所包含的不再只是无意义的像素的集合，而是有意义的独立3D对象（图6）。