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文字向后。时钟逆时针运行。汽车在错误的道路上行驶。右手变成左手。

康奈尔大学的一个研究小组对反射如何以微妙和不太微妙的方式改变图像产生了兴趣，他们使用人工智能研究了将原稿与反射区分开的原因。他们的算法学会了从意外的线索中发现信息，例如头发部位，注视方向以及令人惊讶的胡须，这些发现对于训练机器学习模型和检测伪造图像具有启发意义。

康奈尔理工学院计算机科学副教授，《视觉手性》研究的高级作者诺阿·斯纳韦利(Noah Snavely)说：“宇宙不是对称的。如果翻转图像，就会有差异。”该研究在2020年计算机视觉大会上发表。和模式识别，几乎于6月14日至19日举行。“我对通过收集信息的新方法所能发现的发现很感兴趣。”

林志奎是该论文的第一作者;合著者是计算机科学助理教授安倍·戴维斯(Abe Davis)和康奈尔科技大学的博士后研究员JinSun。

Snavely说，区分原始图像和反射图像对于AI来说是一件非常容易的任务-基本的深度学习算法可以快速学习如何对图像进行了分类(准确度为60%到90%)，具体取决于所使用的图像种类。训练算法。人们难以察觉到的许多线索。

在这项研究中，研究小组开辟了创建热图的技术，该热图指示了算法感兴趣的图像部分，从而深入了解了如何做出这些决策。

他们毫不奇怪地发现，最常用的线索是文本，在每种书面语言中向后看起来都不同。为了了解更多信息，他们从数据集中删除了带有文本的图像，并发现模型关注的下一组特征包括手表，衬衫领(按钮通常在左侧)，面部和电话-大多数人往往会牵手他们的右手-以及其他显示右手性的因素