आपको यह देखने की ज़रूरत नहीं है कि कोने के आसपास क्या छिपा है; आप सभी की जरूरत है सही एल्गोरिदम, बुनियादी कंप्यूटिंग सॉफ्टवेयर और एक साधारण डिजिटल कैमरा, शोधकर्ताओं की एक टीम आज नेचर में प्रकाशित एक पेपर में दिखाती है।
मानव की दृष्टि रेखा के बाहर वस्तुओं को स्पॉट करने के लिए कुशल तरीके का आविष्कार करना, स्व-ड्राइविंग कारों से सैन्य उपकरणों तक कुछ भी अध्ययन करने वाले वैज्ञानिकों के लिए एक सामान्य लक्ष्य है। अपने सरलतम रूप में, यह पेरिस्कोप का उपयोग करके किया जा सकता है, जो कि कई दर्पणों के साथ एक ट्यूब है जो प्रकाश को पुनर्निर्देशित करता है। इस ईंट-और-मोर्टार डिवाइस को डिजिटल युग में लाने के लिए संवेदनशील, उच्च तकनीक वाले उपकरणों का उपयोग करने के प्रयासों को शामिल करने के लिए सेंसर को हिट करने के लिए प्रकाश को लगने वाले समय को मापने के लिए, जिससे शोधकर्ताओं को छिपी हुई वस्तु की सापेक्ष स्थिति, आकार और आकार को अनुमानित करने की अनुमति मिलती है। जबकि इन तकनीकों को काम मिलता है, इसकी लागत और जटिलता के कारण रोजमर्रा के उपयोग के लिए आवेदन करना मुश्किल है, बोस्टन विश्वविद्यालय के एक इलेक्ट्रिकल इंजीनियर नए अध्ययन के प्रमुख लेखक विवेक गोयल नोट करते हैं।
पिछले अध्ययनों से पता चला था कि एक साधारण डिजिटल कैमरे का उपयोग आउट-ऑफ-द-विज़न ऑब्जेक्ट्स की 1-डी छवियों को फिर से बनाने के लिए किया जा सकता है। गोयल और उनकी टीम ने उस तकनीक पर विस्तार करने और 2-डी इमेज बनाने का फैसला किया।
प्रयोग के लिए प्रयोगशाला की स्थापना का प्रतिनिधित्व (चार्ल्स सॉन्डर्स / नेचर) प्रयोग ने इस तरह काम किया: टीम ने एक सफेद दीवार पर एक डिजिटल कैमरा इंगित किया। फिर, कैमरे के समानांतर एक कोने में, उन्होंने उसी सफेद दीवार का सामना करने के लिए एक एलसीडी स्क्रीन तैनात की। स्क्रीन ने एक साधारण 2-डी छवि प्रदर्शित की- इस मामले में, एक निनटेंडो मशरूम, लाल बग़ल की टोपी के साथ एक पीला इमोटिकॉन या बड़े, बोल्ड लाल फ़ॉन्ट में बीयू (बोस्टन विश्वविद्यालय के लिए) पत्र। सफेद दीवार एक पेरिस्कोप में दर्पण की तरह कार्य करती है। कैमरे के साथ तस्वीर लेते समय लंबे एक्सपोज़र का उपयोग करके, टीम ने स्क्रीन से सफेद दीवार पर चमकने वाले प्रकाश के नरम कलंक को पकड़ लिया।
हालांकि, एक कारण है कि एक सफेद दीवार सफेद दिखती है, गोयल कहते हैं। एक दर्पण के विपरीत - जो एक विशिष्ट दिशा में प्रकाश को दर्शाता है - एक दीवार स्कैटर सभी अलग-अलग कोणों में प्रकाश को परावर्तित करता है, किसी भी पुनर्निर्मित छवि को नग्न आंखों के लिए पिक्सेलयुक्त रंगों के अनजाने में गड़बड़ कर देता है। हैरानी की बात यह है कि छिपी हुई छवि को फिर से बनाना आसान होता है, जब कुछ अवरुद्ध होता है, जिसे एक मनोगत वस्तु भी कहा जाता है।
ओब्जेक्टिंग ऑब्जेक्ट- इस अध्ययन के लिए, एक कुर्सी जैसा पैनल- टीम ने पेनम्ब्री के विज्ञान का उपयोग करके एक छवि को फिर से बनाने की अनुमति दी, एक रोजमर्रा की घटना जब प्रकाश अपारदर्शी वस्तु के चारों ओर एक प्रकार की प्रभामंडल में आंशिक छाया डालती है।
"पेनम्बरी हर जगह हैं, " गोयल कहते हैं। "[यदि] आप ओवरहेड फ्लोरोसेंट प्रकाश व्यवस्था के साथ कहीं बैठे हैं, क्योंकि आपका प्रकाश एक बिंदु से नहीं है, वस्तुएं तेज छाया नहीं डाल रही हैं। यदि आप अपना हाथ पकड़ते हैं ... तो आपको पूर्ण छाया के बजाय आंशिक छाया का एक गुच्छा दिखाई देता है। "संक्षेप में, वे आंशिक छाया सभी पेनम्ब्रा हैं।
इसलिए, भले ही ओब्जेक्टिंग ऑब्जेक्ट तस्वीर के कुछ हिस्से को अवरुद्ध कर देता है, लेकिन शैडो एल्गोरिदम को उपयोग करने के लिए अधिक डेटा प्रदान करता है। वहाँ से, प्रकाश के मार्ग को उलट देने के लिए बस सरल भौतिकी की आवश्यकता थी।
यह संभवत: अतार्किक और जटिल लगता है, लेकिन इलेक्ट्रिकल इंजीनियर जिनेविस गैरीपी, जिन्होंने एडिनबर्ग में हेरियट-वॉट में अपनी पीएचडी पूरी करने के दौरान नॉन-लाइन-ऑफ़-द-विज़न इमेजिंग का अध्ययन किया, ने इसे 20 प्रश्नों का उच्च तकनीक वाला गेम बताया। अनिवार्य रूप से, इस प्रयोग में ओब्जेक्टिंग ऑब्जेक्ट उसी तरह से कार्य करता है जैसे खेल में एक अच्छा प्रश्न।
वह बताती हैं, "20 सवालों में उलटा समस्या है" यह अनुमान लगाना कि मैं किसके बारे में सोच रहा हूं, "वह बताते हैं। “अगर हम खेल खेलते हैं और मैं इस बारे में सोचता हूं… तो आइए डोना स्ट्रिकलैंड कहते हैं, जिन्होंने अभी भौतिकी में नोबेल पुरस्कार जीता है। अगर आप मुझसे पूछें 'क्या वह एक महिला है? क्या वह जीवित है? ' यह बहुत जटिल है क्योंकि [वे विवरण लागू हो सकते हैं] इतने सारे लोग। यदि आप मुझसे पूछते हैं कि 'क्या उसने नोबेल पुरस्कार जीता है?' तब यह अनुमान लगाना बहुत आसान हो जाता है कि मैं किसके बारे में सोच रहा हूं। "
प्रारंभिक माप धुंधली काली बूँद की तरह दिखते हैं, इसलिए गोयल और उनकी टीम निश्चित थी कि उनकी तकनीक एक स्पष्ट छवि का निर्माण करेगी। गोयल कहते हैं, "हमें यकीन था कि कुछ संभव था, [लेकिन यह हो सकता है] वास्तव में, वास्तव में भयानक था।"
इसलिए, जब पहला मनोरंजन मजबूत विवरण के माध्यम से आया, तो यह "एक महान, सुखद आश्चर्य" था, गोयल कहते हैं। हालांकि छवि एकदम सही है, अक्षर पठनीय हैं, रंग स्पष्ट हैं, और यहां तक कि पीले इमोटिकॉन का चेहरा पहचानने योग्य था। सरल वीडियो के साथ काम करते समय टीम सटीकता के समान स्तर प्राप्त करने में सक्षम थी।
गोयल इस तकनीक की सुलभ प्रकृति को लेकर सबसे ज्यादा उत्साहित हैं। "हमारी तकनीक [पारंपरिक हार्डवेयर का उपयोग करती है], " वे कहते हैं। “आप सोच सकते हैं कि हम एक मोबाइल फोन के लिए एक ऐप लिख सकते हैं जो इस इमेजिंग को करता है। जिस प्रकार के कैमरे का हमने उपयोग किया है, वह मोबाइल फोन के कैमरे से मौलिक रूप से भिन्न नहीं है। ”
गोयल और गैरीपी दोनों सहमत हैं कि इस तकनीक के भविष्य के सबसे अधिक उपयोग स्वायत्त वाहनों में होंगे। वर्तमान में, उन वाहनों में इंसानों को हराकर यह समझने में सक्षम है कि उनके चारों ओर क्या है, लेकिन उन सेंसर की सीमा औसत मानव क्षेत्र के दृष्टिकोण से अधिक नहीं है। इस नई तकनीक को शामिल करने से कारों को अगले स्तर तक ले जाया जा सकता था।
"आप कल्पना कर सकते हैं कि [एक कार] यह समझ पाने में सक्षम है कि एक पार्क की गई कार के दूसरी तरफ एक बच्चा है, या एक शहरी घाटी में एक चौराहे के पास पहुंचते समय समझ में आने योग्य है कि वहां क्रॉस-ट्रैफिक आ रहा है जो आपके पास नहीं है गोयल कहते हैं, '' गोयल कहते हैं। "यह एक आशावादी दृष्टि है, लेकिन अनुचित नहीं है।"
