Pubblicazione Scientifica

“Migliorare le immagini danneggiate con il Deep Learning”

In occasione dell’International Conference on Internet of Things and Machine Learning 2017, AGS ha presentato a Liverpool, sul palco della John Moores University, il suo “Paper” Scientifico contenente lo studio per migliorare la qualità delle immagini deteriorate oppure sfocate:

“A Regularized Deep Learning Approach for Image De-Blurring”.

Alla platea di esperti di Artificial Intelligence è stato dimostrato come migliorare le immagini danneggiate e fuori fuoco grazie al Deep Learning, utilizzando un algoritmo in grado di rielaborare documenti e fotografie recuperando i dettagli persi a causa della sfocatura. Per il training delle reti neurali sono state usate migliaia di immagini campione per apprendere come individuare e ricostruire i dettagli persi. Lo studio nasce dalla necessità di perfezionare la qualità dei documenti elaborati da A.I.Scan, la speciale soluzione firmata AGS che, superando i limiti dei comuni OCR, legge, analizza e acquisisce correttamente le informazioni provenienti da documenti di diverso genere, anche quando l’interpretazione dell’immagine è disturbata da sfondi, macchie o deterioramento.

L’algoritmo e le soluzioni presentate a Liverpool attualmente trovano applicazione in un ampio bacino di settori ed esigenze di business: dall’automazione dei processi, alla registrazione di fatture, fino all’utilizzo in ambiti che richiedono peculiari abilità, come per esempio il computer forensics.
Nonostante i risultati ottenuti fino ad ora siano molto soddisfacenti, ci poniamo come nuovo ambizioso traguardo un’ulteriore perfezionamento dello studio, con lo scopo di mettere a punto uno strumento utile anche in campi che esigono solo immagini di qualità eccellente, non ultimo quello grafico.