論文の概要: Lying mirror
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15521v1
- Date: Sun, 20 Oct 2024 22:05:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:16:06.197405
- Title: Lying mirror
- Title（参考訳）: ライニングミラー
- Authors: Yuhang Li, Shiqi Chen, Bijie Bai, Aydogan Ozcan,
- Abstract要約: 我々は「ライディングミラー」と呼ばれる全光学系を導入し、入力情報を誤解を招くパターンに変換することによって隠蔽する。
この誤解を招く変換は、入射光と最適化された構造を持つ回折表面との受動光-マター相互作用によって達成される。
これらのレイミラーの設計は、様々な種類の入力画像データをカモフラージュし、様々な敵の操作に対して堅牢性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.41925837760181
- License:
- Abstract: We introduce an all-optical system, termed the "lying mirror", to hide input information by transforming it into misleading, ordinary-looking patterns that effectively camouflage the underlying image data and deceive the observers. This misleading transformation is achieved through passive light-matter interactions of the incident light with an optimized structured diffractive surface, enabling the optical concealment of any form of secret input data without any digital computing. These lying mirror designs were shown to camouflage different types of input image data, exhibiting robustness against a range of adversarial manipulations, including random image noise as well as unknown, random rotations, shifts, and scaling of the object features. The feasibility of the lying mirror concept was also validated experimentally using a structured micro-mirror array along with multi-wavelength illumination at 480, 550 and 600 nm, covering the blue, green and red image channels. This framework showcases the power of structured diffractive surfaces for visual information processing and might find various applications in defense, security and entertainment.
- Abstract（参考訳）: 我々は「ライディングミラー」と呼ばれる全光学系を導入し、入力情報を誤解を招くような普通のパターンに変換し、基盤となる画像データを効果的にカモフラージュし、観察者を欺くことによって、入力情報を隠蔽する。
この誤解を招く変換は、入射光と最適化された構造された回折面との受動光-マター相互作用によって達成され、デジタルコンピューティングを使わずにあらゆる形の秘密入力データの光を隠蔽することができる。
これらのレイミラーは、様々な種類の入力画像データをカモフラージュし、ランダムな画像ノイズや未知、ランダムな回転、シフト、オブジェクトの特徴のスケーリングを含む、様々な敵の操作に対して堅牢性を示す。
また,480,550,600nmのマルチ波長照明と構造マイクロミラーアレイを用いて,青,緑,赤の画像チャネルを網羅し,レイミラーの概念の有効性を実験的に検証した。
このフレームワークは、視覚情報処理のための構造化された微分曲面のパワーを示し、防衛、セキュリティ、エンターテイメントに様々な応用を見出すことができる。
関連論文リスト
- Camera Calibration and Stereo via a Single Image of a Spherical Mirror [0.5266869303483376]
本稿では,球面ミラーを内蔵した単一ビューを用いたカメラキャリブレーション手法を提案する。
正確な校正を行う上で,本手法の有効性を示す。
本手法は, 簡便なカタディオプトリ・ステレオシステムの開発の道筋をたどる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T18:36:48Z) - Beyond Night Visibility: Adaptive Multi-Scale Fusion of Infrared and
Visible Images [49.75771095302775]
赤外線および可視画像を用いた適応型マルチスケール核融合ネットワーク(AMFusion)を提案する。
まず、赤外画像と可視画像から空間的特徴と意味的特徴を分離し、前者が光分布の調整に使用される。
第2に,事前学習したバックボーンから抽出した検出機能を利用して,意味的特徴の融合を誘導する。
第3に、通常の光強度で融合画像を制約する新しい照明損失を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-02T03:52:07Z) - Information hiding cameras: optical concealment of object information
into ordinary images [11.41487037469984]
本稿では,電子デコーダと統合された光情報隠蔽カメラについて紹介する。
この情報隠蔽復号システムは、人間のオブザーバーを欺いたり誤解させたりするような、普通の見た目のパターンで入力画像を変換・隠蔽する、回折光学プロセッサをフロントエンドとして採用する。
これらの通常の出力画像を処理することにより、共同学習された電子デコーダニューラルネットワークは、偽りの出力パターン内に隠された元の情報を正確に再構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T17:37:27Z) - Curved Diffusion: A Generative Model With Optical Geometry Control [56.24220665691974]
最終シーンの外観に対する異なる光学系の影響は、しばしば見過ごされる。
本研究では,画像レンダリングに使用される特定のレンズとテキスト画像拡散モデルを密接に統合するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T13:06:48Z) - Thin On-Sensor Nanophotonic Array Cameras [36.981384762023794]
本稿では,コモディティカメラの代替として,エフフラット型ナノフォトニクス計算カメラを紹介する。
光アレイは、700nmの高さで平らで、センサーから2.5mmの距離のセンサーカバーガラスの上に埋め込まれている。
提案手法では, 生成拡散モデルを用いて, 暗黙の先行画像のサンプル化を行い, 平面画像からメガピクセル画像の再構成を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-05T06:04:07Z) - All-optical image classification through unknown random diffusers using
a single-pixel diffractive network [13.7472825798265]
ランダムで未知の散乱媒体の背後にある物体の分類は、計算画像とマシンビジョンフィールドの難しいタスクをセットする。
近年の深層学習に基づくアプローチは、画像センサによって収集されたディフューザ歪みパターンを用いた物体の分類を実証した。
本稿では,1画素で検出されたブロードバンド照明を用いて未知の物体をランダムな位相拡散器で直接分類する全光学プロセッサを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-08T08:26:08Z) - Generative Modelling of BRDF Textures from Flash Images [50.660026124025265]
我々は、容易にキャプチャ、セマンティックな編集、一貫した、視覚素材の外観の効率よく再現できる潜在空間を学習する。
2番目のステップでは、材料コードに基づいて、私たちの方法は、BRDFモデルパラメータの無限で多様な空間フィールドを生成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-23T18:45:18Z) - Learning Inter- and Intra-frame Representations for Non-Lambertian
Photometric Stereo [14.5172791293107]
2段階の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを構築し、フレーム間およびフレーム内表現を構築します。
フレーム間およびフレーム間特徴抽出モジュールを配置する最適スキームを特定するために,ネットワーク設計の代替案を多数検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-26T11:22:56Z) - Polka Lines: Learning Structured Illumination and Reconstruction for
Active Stereo [52.68109922159688]
本稿では,波動光学と幾何光学の両方に依存した,アクティブステレオのための新しい微分可能な画像形成モデルと,新しい三眼再構成ネットワークを提案する。
Polka Lines" を再現ネットワークと組み合わせた共同最適化パターンは, 撮像条件全体にわたって, 最先端のアクティブステレオ深度推定を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T04:02:43Z) - Light Stage Super-Resolution: Continuous High-Frequency Relighting [58.09243542908402]
光ステージから採取した人間の顔の「超解像」を学習ベースで解析する手法を提案する。
本手法では,ステージ内の隣接する照明に対応する撮像画像を集約し,ニューラルネットワークを用いて顔の描画を合成する。
我々の学習モデルは、リアルな影と特異なハイライトを示す任意の光方向のレンダリングを生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-17T23:40:43Z) - Crowdsampling the Plenoptic Function [56.10020793913216]
このようなデータから時間変動照明下での新しいビュー合成手法を提案する。
本稿では,新しいDeepMPI表現について紹介する。
本手法は従来のMPI法と同等のパララックスとビュー依存効果を合成し, 反射率の変化と光の時間変化を同時に補間する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-30T02:52:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。