在過去的十年中，數(shù)碼相機(jī)已廣泛應(yīng)用于我們社會(huì)的各個(gè)方面，并在手機(jī)、安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛汽車和面部識(shí)別等領(lǐng)域大量使用。通過這些攝像頭，正在生成大量圖像數(shù)據(jù)，這引起了人們對(duì)隱私保護(hù)的日益關(guān)注。

一些現(xiàn)有的方法通過應(yīng)用算法從獲取的圖像中隱藏敏感信息來(lái)解決這些問題，例如圖像模糊或加密。然而，這種方法仍然存在敏感數(shù)據(jù)暴露的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樵紙D像在經(jīng)過數(shù)字處理以隱藏或加密敏感信息之前已經(jīng)被捕獲。此外，這些算法的計(jì)算需要額外的功耗。還通過使用定制相機(jī)降低圖像質(zhì)量以隱藏可識(shí)別信息來(lái)尋求解決此問題的其他努力。然而，這些方法犧牲了所有感興趣對(duì)象的整體圖像質(zhì)量，這是不受歡迎的，并且它們?nèi)匀蝗菀资艿綄?duì)抗性攻擊以檢索圖像。記錄的敏感信息。

在eLight上發(fā)表的一篇新研究論文展示了一種通過構(gòu)建由AI設(shè)計(jì)的全新類型的成像器來(lái)實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)成像的新范式。在他們的論文中，由AydoganOzcan教授領(lǐng)導(dǎo)的加州大學(xué)洛杉磯分校研究人員提出了一種智能相機(jī)設(shè)計(jì)，該設(shè)計(jì)僅對(duì)某些類型的所需物體進(jìn)行成像，同時(shí)從其圖像中瞬間擦除其他類型的物體，而無(wú)需任何數(shù)字處理。

這種新的相機(jī)設(shè)計(jì)由連續(xù)的透射表面組成，每個(gè)表面都由數(shù)以萬(wàn)計(jì)的光波長(zhǎng)范圍內(nèi)的衍射特征組成。這些透射表面的結(jié)構(gòu)使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化，以調(diào)制透射光場(chǎng)的相位，以便相機(jī)僅對(duì)某些類型/類別的所需對(duì)象進(jìn)行成像，并擦除其他對(duì)象。在其基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)(訓(xùn)練)之后，生成的層以3D方式制造和組裝，形成智能相機(jī)。在其組裝之后，當(dāng)來(lái)自目標(biāo)類對(duì)象的輸入對(duì)象出現(xiàn)在其前面時(shí)，它們會(huì)在相機(jī)的輸出端形成高質(zhì)量的圖像——如所愿。相反，當(dāng)同一個(gè)攝像機(jī)前面的輸入對(duì)象屬于其他不想要的類別時(shí)，它們會(huì)被光學(xué)擦除，

由于不想要的物體類別的特征信息通過光衍射在相機(jī)輸出處被全光學(xué)擦除，因此這款人工智能設(shè)計(jì)的相機(jī)永遠(yuǎn)不會(huì)記錄它們的直接圖像。因此，可以最大限度地保護(hù)隱私，因?yàn)榭梢栽L問該相機(jī)記錄圖像的對(duì)抗性攻擊無(wú)法將信息帶回。此功能還可以減少相機(jī)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸負(fù)載，因?yàn)椴挥涗洸恍枰膶?duì)象的圖像。

為了通過實(shí)驗(yàn)證明這種獨(dú)特的數(shù)據(jù)專用相機(jī)，加州大學(xué)洛杉磯分校的研究團(tuán)隊(duì)將其設(shè)計(jì)為專門選擇性地僅對(duì)一類手寫數(shù)字進(jìn)行成像，并使用3D打印制造了設(shè)計(jì)的相機(jī)。這款3D打印相機(jī)使用太赫茲波照亮手寫數(shù)字進(jìn)行了測(cè)試。遵循其設(shè)計(jì)的核心原則，智能相機(jī)能夠選擇性地對(duì)輸入對(duì)象進(jìn)行成像，只有當(dāng)它們是手寫數(shù)字“2”時(shí)，才會(huì)從輸出圖像中瞬間擦除所有其他手寫數(shù)字，從而產(chǎn)生低強(qiáng)度的類似噪聲的特征.

除了手寫數(shù)字外，加州大學(xué)洛杉磯分校的研究人員還展示了同一類特定相機(jī)設(shè)計(jì)的另一種變體，方法是選擇性地對(duì)一種時(shí)尚產(chǎn)品(例如褲子)進(jìn)行成像，同時(shí)從相機(jī)的輸出中瞬間擦除其他時(shí)尚產(chǎn)品。研究團(tuán)隊(duì)在從未包含在其訓(xùn)練中的不同照明條件下嚴(yán)格測(cè)試了他們的相機(jī)設(shè)計(jì)，并表明這款智能相機(jī)對(duì)照明變化具有魯棒性。

除了特定數(shù)據(jù)類的成像之外，這種基于AI的攝像頭設(shè)計(jì)還用于構(gòu)建加密攝像頭，提供額外的安全和隱私保護(hù)層。這種使用AI優(yōu)化衍射層設(shè)計(jì)的加密相機(jī)在光學(xué)上執(zhí)行選定的線性變換，專門針對(duì)感興趣的目標(biāo)對(duì)象。只有那些有權(quán)訪問解密密鑰(即本例中的逆線性變換)的人才能恢復(fù)目標(biāo)對(duì)象的原始圖像。另一方面，由于AI設(shè)計(jì)的相機(jī)在輸出端全光擦除它們，其他不想要的物體的信息將不可逆轉(zhuǎn)地丟失。因此，即使將解密密鑰應(yīng)用于記錄的圖像，它也會(huì)為其他類別的不想要的對(duì)象產(chǎn)生類似噪聲的、無(wú)法識(shí)別的特征。

除了照明光之外，這款智能相機(jī)的計(jì)算不需要任何外部電源，并以光速運(yùn)行。因此，它速度快、數(shù)據(jù)和能源效率高，使其特別適用于特定任務(wù)、隱私感知和功率受限的成像應(yīng)用。這種衍射相機(jī)設(shè)計(jì)的核心教義可以啟發(fā)未來(lái)的成像系統(tǒng)，這些系統(tǒng)消耗的計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸功率要少幾個(gè)數(shù)量級(jí)。

這項(xiàng)研究由加州納米系統(tǒng)研究所(CNSI)副主任、加州大學(xué)洛杉磯分校電氣與計(jì)算機(jī)工程(ECE)系Volgenau工程創(chuàng)新主席AydoganOzcan教授以及諾斯羅普·格魯曼基金會(huì)(NorthropGrummanEndowed)的MonaJarrahi教授領(lǐng)導(dǎo)。加州大學(xué)洛杉磯分校ECE太赫茲電子實(shí)驗(yàn)室主席兼主任。這項(xiàng)工作的其他作者包括研究生白比杰、羅一、甘天一、李宇航、趙一凡、DenizMengu和博士后研究員胡景天博士，他們都來(lái)自加州大學(xué)洛杉磯分校的ECE系。

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