Giluminio mokymosi sistema gali atpažinti pikselių pavidalo veidus

pikselių veidų identifikavimo algoritmas gilus mokymasis
Visi žino standartinį asmens tapatybės nuslėpimo būdą naujienų straipsnyje ar vaizdo įraše, kuris dažnai apima veido suliejimą arba pikselius, kad jie taptų neatpažįstami.

Geros naujienos? Jie vis dar neatpažįstami didžiajai daugumai žmonių. Blogos naujienos? Jie neapgaudinėja šiuolaikinių kompiuterių mokslo.

Rekomenduojami vaizdo įrašai

Ši informacija pateikta pagal naują projektą, kurį atliko Teksaso universiteto Ostine ir Kornelio universitetų mokslininkai. gilus mokymasis į teisingai atspėti redaguotas tapatybes žmonių, paslėptų užtemdymu. Nors žmogus 0,19 procento atvejų teisingai atspėjo redaguotas tapatybes, mašininio mokymosi sistema sugebėjo priimti teisingą sprendimą 83 procentų tikslumu, kai buvo leidžiama atlikti penkis bandymus.

„Suliejimas ir pikseliai dažnai naudojami siekiant paslėpti žmonių tapatybes nuotraukose ir vaizdo įrašuose“, Vitalijus Šmatikovas, Kornelio kompiuterių mokslo profesorius, pasakojo „Digital Trends“. „Daugelyje šių scenarijų priešas gana gerai įsivaizduoja nedidelę galimų žmonių grupę kurie galėjo pasirodyti vaizde, ir jam tereikia išsiaiškinti, kurie iš jų yra vaizde paveikslas“.

Tai, tęsė Shmatikovas, yra būtent toks scenarijus, kai komandos technologijos veikia gerai. „Tai rodo, kad suliejimas, pikseliavimas ir kiti vaizdo užtemdymo metodai gali nesuteikti daug apsaugos, kai atskleistų asmens tapatybę kiltų pavojus“, – sakė jis.

Žinoma, iššūkis yra tas, kad dažnai tokie asmens tapatybės redagavimo metodai naudojami siekiant apsaugoti asmenį, pavyzdžiui, pranešėją ar nusikaltimo liudininką. Taikant tokius vaizdo atpažinimo algoritmus, remiantis dirbtiniai neuroniniai tinklai, vaizdams, kurie dėl to buvo užtemdyti naudojant jau paruoštus įrankius, žmonėms gali būti padaryta žala.

„Pagrindinis iššūkis yra sumažinti atotrūkį tarp privatumo apsaugos technologijų ir mašininio mokymosi“, – sakė Shmatikovas. „Daugelis privatumo technologijų kūrėjų nevisiškai įvertina šiuolaikinio mašininio mokymosi galią – tai veda prie technologijų, kurios iš tikrųjų neapsaugo privatumo.

Redaktorių rekomendacijos

  • Nemokėkite „Verizon 5G“ mokesčio už „Google Pixel 4a 5G“.
  • Nekalbėk: šis nešiojamasis prietaisas leidžia duoti komandas balsu neištarus nė žodžio
  • Neapsigaukite – ši automatizuota sistema slapta manipuliuoja vaizdo turiniu

Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį – pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.