Un team di ricerca della School of Interactive Arts and Technology (SIAT) della SFU ha escogitato un modo per sostituire l'uso di volti "sfocati" nei notiziari quando è necessario l'anonimato. Il metodo del team utilizza tecniche di intelligenza artificiale (AI) che mirano a migliorare le immagini mentre amplificano le emozioni legate alla storia.

I professori SIAT Steve DiPaola e Kate Hennessy, insieme a Taylor Owen della scuola di giornalismo di UBC, ha ricevuto una sovvenzione dalla Google/Knight Foundation per svolgere la ricerca. Hanno presentato il lavoro ai giornalisti internazionali in occasione di un evento dimostrativo di Journalism 360 in onore dei beneficiari a New York il 24 luglio, e il giorno successivo a una conferenza tenuta dall'altra parte della strada rispetto alla sede del New York Times.

"Il nostro obiettivo è creare una tecnica di lavoro che sia molto migliore nel trasmettere informazioni emotive e di conoscenza rispetto alle attuali tecniche di anonimizzazione, "dice DiPaola, un pioniere nei processi di riconoscimento facciale AI/VR.

Sulla base delle sue ricerche, il team ha creato una tecnica di pixelizzazione aggiornata utilizzando un approccio di "pittura" AI all'anonimizzazione.

"Quando gli artisti dipingono un ritratto, cercano di trasmettere la somiglianza esteriore e interiore del soggetto, "dice DiPaola, che dirige il laboratorio di visualizzazione interattiva di SFU. "Con la nostra IA, che impara da più di 1, 000 anni di tecnica artistica, abbiamo insegnato al sistema ad abbassare la somiglianza esterna e mantenere il più alta possibile la somiglianza interna del soggetto, in altre parole, cosa stanno trasmettendo e come si sentono.

"Il nostro sistema utilizza cinque livelli di elaborazione AI per simulare un pittore intelligente, usando l'astrazione artistica per ridipingere il video come se un artista stesse dipingendo ogni fotogramma. Il risultato è più coinvolgente, soprattutto perché non tutti ascoltano le storie, quindi la componente artistica diventa più rilevante".

Il sistema non modifica i pixel dei fotogrammi video come possono fare i sistemi simili ad Adobe, ma produce invece un risultato pittorico di ogni fotogramma, DiPaola note. "In realtà è un processo aperto e dinamico che consente livelli di controllo ovunque. Alla fine vogliamo che il soggetto o il produttore sia in grado di personalizzare il risultato finale in base alle proprie esigenze".

DiPaola afferma che l'efficacia dello strumento nell'anonimizzare pur mantenendo un forte grado di connessione emotiva o risonanza dovrebbe tradursi in un prodotto finale migliore per i video anonimi, soprattutto in 360 o VR. Il team prevede di utilizzare la tecnologia in una varietà di progetti.

Mentre alla conferenza il team di DiPaola ha riscosso l'interesse di diverse importanti società di media che cercavano di esplorare nuovi approcci ai media, compreso il New York Times, Washington Post e la BBC.