यह टेलीविजन और फिल्मों में सबसे आम उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में से एक है, लेकिन क्या कोई संभावना है कि एक सरकारी एजेंसी के पास वास्तव में चेहरे को खोजने के लिए तकनीक हो सकती है जहां केवल धुंधले पिक्सेल हैं? हम तर्क देंगे कि न केवल वर्तमान तकनीक के साथ असंभव है, लेकिन यह कभी भी ऐसी तकनीक होने की संभावना नहीं है जिसे हम कभी देख सकें। हमें इस ट्रोप को विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लेंस के नीचे रखने के लिए चारों ओर चिपकाएं, और इसे एक बार और सभी के लिए गलत साबित करें।
कैसे इमेजिंग और लाइट साबित सभी चित्र सीमित हैं
डिजिटल इमेजिंग में, उस ऊपरी सीमा को अक्सर कैमरे या डिवाइस की छत के साथ करना पड़ता है-उदाहरण के लिए, कैमरे के अंदर सेंसर पिक्सल की पहचान करने में सक्षम हैं। यह सब डिवाइस की सीमाओं के बारे में है, और कैमरे में मीडिया तक पहुंचने वाली प्रकाश की सीमित मात्रा की समस्या से थोड़ा अलग है। बस रखें, कोई कैमरा नहीं, कोई फर्क नहीं पड़ता कि कैसे उन्नत है, संकल्प के लिए एक अनंत क्षमता है।
सभी डेटा कचरा आउट में अन्य डेटा-कचरा का एक उत्पाद है
कंप्यूटर इसी तरह से काम करते हैं। आप कंप्यूटर को यादृच्छिक अक्षरों और एक शब्दकोश का एक विशाल टेक्स्ट फ़ाइल दे सकते हैं, और इसे अक्षरों के शब्दों में सीमित अक्षरों को व्यवस्थित करने के लिए कह सकते हैं। यह काम करता है क्योंकि अंतिम उत्पाद यादृच्छिक अक्षरों के सेट के एक समारोह में, शब्दकोश के शब्दों और दूसरे से एक बनाने के लिए दिशाओं में विभाजित किया जा सकता है।
कल्पना करें कि आप अपने कंप्यूटर पर बीजगणित होमवर्क कर रहे हैं। आप अपने "वाई = एक्स + 1" समीकरण में संख्याओं की श्रृंखला में प्लग करते हैं। सबसे पहले, एक्स = 1, तो 1 + 1 = 2. लेकिन क्या होगा यदि आपने गलत कुंजी को धक्का दिया, और गलत संख्याओं को इनपुट किया? क्या आपको अभी भी सही उत्तर मिल जाएगा? यदि आप एक्स = 1 कहना चाहते थे, लेकिन टाइप एक्स = 11, क्या कंप्यूटर अभी भी आपको सही उत्तर देगा? प्रश्न, ज़ाहिर है, preosterous। यह "कचरा इन, कचरा आउट" की अवधारणा है। दूसरे शब्दों में, गलत डेटा गलत जवाब देगा।
हमारे समीकरण की तरह, "वर्धित" छवियां मूल छवि का एक कार्य हैं। जब आप एक धुंधली या पिक्सेल वाली छवि (या उस मामले के लिए भी एक तेज साफ,) से शुरू करते हैं तो फ़िल्टर या कंप्यूटर जादू की कोई भी मात्रा ऐसी जगह से जानकारी को कॉक्स नहीं कर सकती है जहां जानकारी बस मौजूद नहीं है। जैसे "1 + 11" का परिणाम कभी भी "2" नहीं होगा, एक सीमित छवि का तथाकथित "उन्नत" संस्करण कभी नहीं होगा।
कुछ भी नहीं से डेटा बनाने के लिए कोई फंक्शन क्यों नहीं है
आप सवाल पूछ सकते हैं, "एक ऐसा फ़ंक्शन बनाना संभव नहीं है जो खराब छवि में विस्तार जोड़ सके?" ठीक है, हम जल्द ही किसी को भी बनाने की संभावना नहीं रखते हैं। सिर्फ इसलिए कि हम चेहरे के रूप में पिक्सेल की व्यवस्था को पहचानते हैं इसका मतलब यह नहीं है कि यह एक वास्तविक चेहरा है। चेहरे का हिस्सा उस डेटा की हमारी धारणा है-हम वास्तव में केवल डेटा देख रहे हैं! छवि डेटा लेने और इसे "बेहतर" डेटा में बदलने के लिए एक असंभवता है। एक समारोह जो बकवास डेटा से मानव चेहरे के रूप में विशिष्ट कुछ बनाता है, उसे अंतिम उत्पाद के वास्तविक ज्ञान की आवश्यकता होगी-आपको धुंधली छवि में "ढूंढने" के लिए वास्तविक व्यक्ति के चेहरे को जानने की आवश्यकता होगी, जिस तरह से बिंदु को हराया जाता है वैसे भी इस काल्पनिक तकनीक का।
कचरा छवि डेटा से किसी प्रकार की चेहरे जैसी छवि बनाना संभव हो सकता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वह उत्पाद प्रासंगिक होगा। यह एक ऐसा चेहरा पैदा कर सकता है जो वास्तव में उस व्यक्ति की तरह कुछ भी नहीं दिखता जो वास्तव में वहां था। यह संभवतः पिक्सल का द्रव्यमान बनाएगा जो कि वहां के "अलग" संस्करण की तरह दिखता है।टीवी तर्क में, उस छवि के पीछे एक चेहरा बंद है, और अच्छे लोग इसे पाने के लिए एक रास्ता खोजने जा रहे हैं। हकीकत में, यह केवल डेटा है- और कोई भी फ़ंक्शन जो किसी फ़ोटो को शूट करने की परिस्थितियों को दोबारा शुरू करता है, उसमें पहले से ही वह जानकारी है।
कैसे जानना सरकार गुप्त रूप से इस असंभव बात नहीं कर रही है
नासा जैसे सरकारी एजेंसियों द्वारा हबल और केप्लर जैसे उपग्रह दूरबीनों के साथ आकाश की खोज करने के लिए बहुत सारे पैसे खर्च किए जा रहे हैं। पृथ्वी पर ये स्कॉप्स और अन्य लोग प्रकाश की अद्भुत, गहरी अंतरिक्ष डिजिटल फोटोग्राफी प्रदान करते हैं, और इलेक्ट्रोमैग्नेटिक स्पेक्ट्रम में अन्य तरंग दैर्ध्य-रेडियो और माइक्रो तरंगों जैसी चीजें, और उच्च आवृत्ति विकिरण, जैसे गामा और एक्स-किरण प्रदान करते हैं। लेकिन ये सभी छवियां पहले चर्चा की गई समान सीमाओं के अधीन हैं। वे समय में स्नैपशॉट हैं। एक्स-रे की एक सीमित इमेजिंग दृश्य प्रकाश की सीमित इमेजिंग के समान है। अगर छवियों को "बढ़ाया जा सकता है," गहरी अंतरिक्ष फोटोग्राफी किसी के लिए और हर किसी के लिए आसान होगी। यदि आप भीड़ में चेहरे पर ज़ूम करके एक छवि को "बढ़ाएं" कर सकते हैं, तो बाहर क्यों न जाएं, आकाश का स्नैपशॉट लें और प्लूटो के मैदान पर विवरण देखने के लिए इसे "बढ़ाएं"? यदि यह संभव था, तो एक छवि-कोई भी छवि-कल्पना में हो सकती है ब्रह्मांड में सभी छवि डेटा.
क्या वास्तविक उपयोगी छवि संवर्द्धन संभव है?
इसलिए एफबीआई की सबसे अधिक संभावना जादू फ़ोटोशॉप शक्ति नहीं है, और आप अपने मज़ेदार के साथ प्लूटो पर रहने वाले छोटे हरे रंग के पुरुषों की तस्वीरें नहीं ले सकते हैं। टीवी पर जो कुछ भी आप देखते हैं उस पर विश्वास न करें!
छवि क्रेडिट: फायरवॉल से हैरिसन फोर्ड अनुमति के बिना इस्तेमाल किया, उचित उपयोग माना। द्वारा प्रकाश लेखन BloomsEyeView, क्रिएटिव कॉमन्स। कचरा संपादक बी, क्रिएटिव कॉमन्स। द्वारा IMG1189b HooverStreetStudios, क्रिएटिव कॉमन्स।
