“计算机视觉女神”图像为何被IEEE期刊封杀？

“计算机视觉女神”图像为何被IEEE期刊封杀？△Lenna图也就是说，之后委员会或审稿人会特地留意论文中是否有这张图，如果有的话，会要求作者用替换图片。“Lenna图”的时代彻底结束了？要知道，这张图曾经的火爆程度belike：“计算机视觉女神”Lenna图最初是登在1972年11月期的《花花公子》（Playboy）杂志上的一张裸体插图，由摄影师DwightHooker拍摄，图中主体是瑞典模特LenaForsén。当时，为了方便英语读者读准瑞典语“Lena”的发音，《花花公子》使用了“Lenna”这一名字。Lenna成为高分辨率彩色图像处理研究标准图的历史，在2001年5月的IEEEComSoc通讯文章中被讲述：1973年的六七月份，时任南加州大学电气工程助理教授的AlexanderSawchuk及其团队，包括一名研究生和SIPI实验室管理人，正急切地寻找一张适合会议论文使用的高质量图片。他们的目标是找到一张既有光泽又能展现出良好动态范围的图像，而且最好是一张人脸图片。恰巧这时有人带着一本最新版的《花花公子》杂志走了进来。里面的Lenna图，被研究人员选中。他们将插图放到Muirhead有线传真扫描仪的光鼓上进行扫描。Muirhead的分辨率为固定的100LPI，而研究人员希望得到一幅512x512的图像，所以他们将扫描范围定在上部的5.12英寸，这样恰好裁剪到人物的肩膀位置，去除了裸体的部分。由此，一张512x512的Lenna测试图就诞生了。这张图在上世纪七八十年代的传播范围有限，最初仅是在美国各高校实验室之间流行。但到了1991年7月，Lenna图与另一张流行的测试图Peppers一起出现在计算机视觉领域的《OpticalEngineering》杂志封面上，引起了大家的广泛注意。Lenna图备受喜欢的原因大概有这么几点。首先从技术上来讲，Lenna图有丰富的细节、明暗对比，同时也有平滑的过渡区域，而这很考验图像压缩算法的能力。众所周知，数字图像就是一个个像素点排列而成。而在压缩的时候，这些像素点都会被转化成频率信号。像素点之间差异大的区域，通常也就是细节丰富的区域，转化后对应高频信号，比较难处理；反过来像素点之间差异小的平滑过渡区域，就对应低频信号，处理起来也相对简单。一个好的压缩算法，高频和低频信号都得处理好。这两种信号，Lenna都有，分配比例还很恰当。其次，Lenna是一张漂亮小姐姐的照片，懂得都懂。但除此之外，还有一个更重要的原因：人眼对人脸非常敏感。你可能认不出两只二哈的脸有什么区别，但一个人的表情即使只有一丢丢变化，你都能一眼发觉。对图像压缩来说，相较于其他图像，人会更容易发觉人像在压缩前后的差异，所以也就更容易比较不同算法的好坏。正是由于以上种种优点，Lenna很快成了图像处理的标准测试图片。根据国外一个网站统计，91年后Lenna在互联网上的出现次数开始猛长。到了1996年，业界顶级期刊IEEE图像处理汇刊里，竟然有接近三分之一的文章都用到了Lenna。光在1999年的一期《IEEE图像处理汇刊》中，Lenna就被用于三篇独立研究中，21世纪初它还出现在了科学期刊中。由于Lenna在图像处理界被广泛接受，LenaForsén本人受邀成为了1997年成像科学与技术学会（IS&T）第50届年会的嘉宾。2015年，LenaForsén也是IEEEICIP2015晚宴的嘉宾，主持了最佳论文奖颁奖仪式。Lenna图的消逝不过，随之而来的还有大伙儿对这张图的批评。最大问题，就在于这张照片来源于有“物化女性”之嫌争议的《花花公子》。1999年，在一篇关于计算机科学中男性占主导地位原因的论文中，应用数学家DianneP.O’Leary写道：“在图像处理中使用的暗示性图片……传达了讲师只迎合男性的信息。例如，令人惊讶的是，Lenna图像图像至今仍作为示例在课程中使用，并作为测试图片发表于学术期刊。”2015年，一个美国高中生在《华盛顿邮报》上写了一篇文章，文中叙述了自己作为一个女生，在计算机课上看到这张照片后感到不适，“我不理解，为什么一所先进的理工学校，在教学中会用一张花花公子的封面？”虽然这只是一篇高中生写的文章，但却在学界引起了巨大的震动。由于种种争议，2018年，NatureNanotechnology杂志宣布禁止在论文提交中使用Lenna图像。至于LenaForsén，2019年《连线》一篇文章中写道，Forsén并没有对这张图片心怀怨恨，但她对当初没有为此获得更好的报酬感到遗憾，曾表示“我真的为那张照片感到骄傲”。△LenaForsén重拍当年照片但2019年，Creatable和CodeLikeaGirl制作了一部名为“LosingLena”的纪录片。LenaForsén表示：我很久以前就退出了模特界，现在也该退出科技界了。我们可以在今天做出一个简单的改变，为明天创造一个持久的改变。让我们承诺失去我。现在看来，这一承诺正在兑现。除了上面所讲的争议，有网友认为Lenna图在当今这个时代的意义也跟以往大有不同了。不同于以往，当今几乎人人都可轻易使用一台好的相机。大多数精力应投入于创造合适的光照条件和挑选满足特定标准的拍摄对象。此外，一个精心设计的计算机生成图像也能满足需求。参考链接：https://arstechnica.com/information-technology/2024/03/playboy-image-from-1972-gets-ban-from-ieee-computer-journals/...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1425771.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1425771.htm

计算机图像模拟前视变形症（PMO）患者所看到的“恶魔”人脸

计算机图像模拟前视变形症（PMO）患者所看到的“恶魔”人脸人脸是我们日常生活中非常重要的一部分，大脑中有专门处理人脸的网络。在进化过程中，我们必须能够迅速将我们认识和信任的人与可能会对我们造成伤害的陌生人区分开来，并通过阅读他们的表情来猜测他们背后藏的是鲜花还是刀子。这也意味着，当大脑的这一特殊部位出现问题时，即使我们视觉处理的其他部分都正常，我们感知人脸的能力也会受损。例如，一种名为"面孔失认症"（俗称"脸盲症"）的疾病会使患者无法识别任何熟悉的面孔，有时甚至包括自己的面孔。但前视变形症（PMO）是一种更奇怪的疾病，会导致面部出现令人不安的扭曲。具体表现因人而异，但一般来说，脸部的眼睛和嘴巴会更加突出，五官看起来会被拉长或压扁，或者位置不对。科学文献中只报道过大约75个病例，大约一半的人说这种病会影响整个脸部，另一半人只看到一侧或另一侧。这种症状可能持续数天、数周、数年甚至终生，最令人毛骨悚然的是，它可能会突然出现。要重现这些幻觉一直很困难，因为如果患者被要求确认研究人员可能绘制的"警方素描"，他们最终看到的那张脸也会扭曲。但现在，一位患有这种独特病症的患者帮助科学家们最终将PMO患者看到的景象形象化了。据报道，这名患者是一名58岁的男子，患有PMO近两年半。正如他所描述的那样，他在现实世界中看到的每一张脸都像是"恶魔"，五官被严重拉长，额头、脸颊和下巴上都刻着深深的沟壑。他报告说，在看其他物体时没有扭曲，重要的是，即使在扭曲的情况下，他仍然能够辨认出已知的面孔。但在这个充满离奇的故事中，真正离奇的是，病人只会在现实世界中看到扭曲的面孔--屏幕上或纸上的面孔看起来是正常的。因此，在新的研究中，达特茅斯学院的研究人员利用这一点开展了一项实验。右边的面孔是计算机处理过的版本，经PMO患者证实，这就是他在现实生活中看到的面孔研究人员在屏幕上向患者展示人物照片，而同一人就坐在他面前的房间里。然后，研究人员对照片进行编辑，直到病人说这些照片与真实人物扭曲的面孔相似为止。如上图所示，研究结果令人非常不安--尤其是当你想起他和其他患有PMO的人就是这样在街上、超市和自己家里看到人脸的。正如你所预料的那样，这种情况会让患者感到痛苦，尤其是在突然开始的情况下。该研究的资深作者布拉德-杜查恩说："我们从多名PMO患者那里听说，他们被精神病医生诊断为患有精神分裂症，并服用了抗精神病药物，而他们的病症是视觉系统出了问题。研究的资深作者布拉德-杜凯恩说："患有PMO的人不告诉别人他们的面部感知问题并不罕见，因为他们担心别人会认为这种扭曲是精神障碍的表现。这是一个人们通常无法理解的问题。"因此，研究人员说，这项研究的目的不仅是为了更好地了解PMO，而且是为了提高人们对这种疾病的认识，以帮助患者。大脑某些部位的损伤或异常与罹患PMO有关--在这个病例中，患者报告说他有躁郁症和创伤后应激障碍病史，在发病前约12年头部受过重伤，在PMO发病前4个月"可能一氧化碳中毒"。核磁共振成像扫描还显示，他的左侧海马体有小的病变，但这部分大脑并不参与面部处理。这些是否与他的病症有关还有待观察。该团队目前正在其网站上寻求更多的PMO参与者。这项研究发表在《柳叶刀》杂志上。下面的视频介绍了这项研究。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1425087.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1425087.htm