Neural network identification of people hidden from view with a single-pixel, single-photon detector.
Neural network identification of people hidden from view with a single-pixel, single-photon detector.
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DOI：
10.1038/s41598-018-30390-0
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发表时间：
2018-08-09
影响因子：
4.6
通讯作者：
Faccio D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Caramazza P;Boccolini A;Buschek D;Hullin M;Higham CF;Henderson R;Murray-Smith R;Faccio D
从多个表面散射的光可以用来检索隐藏环境的信息。然而，对隐藏在墙外的物体的全三维检索只能通过扫描系统实现，并且需要对检索数据进行密集的计算处理。在这里，我们使用非扫描，单光子单像素检测器与深度卷积人工神经网络相结合：这使我们能够定位位置，同时提供从人的数据库中选择的隐藏人员的实际身份（N = 3）。因此，应用于特定计算成像问题的人工神经网络可以在大大简化硬件和处理时间的情况下实现新的成像功能。
Light scattered from multiple surfaces can be used to retrieve information of hidden environments. However, full three-dimensional retrieval of an object hidden from view by a wall has only been achieved with scanning systems and requires intensive computational processing of the retrieved data. Here we use a non-scanning, single-photon single-pixel detector in combination with a deep convolutional artificial neural network: this allows us to locate the position and to also simultaneously provide the actual identity of a hidden person, chosen from a database of people (N = 3). Artificial neural networks applied to specific computational imaging problems can therefore enable novel imaging capabilities with hugely simplified hardware and processing times.
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