Система глубокого обучения может распознавать пиксельные лица

алгоритм распознавания пиксельных лиц, глубокое обучение
Всем знаком стандартный метод сокрытия личности человека в новостной статье или видео, который часто включает размытие или пикселизацию лица, чтобы сделать его неузнаваемым.

Хорошие новости? Они до сих пор неузнаваемы для подавляющего большинства людей. Плохие новости? Они не обманывают современную информатику.

Рекомендуемые видео

Эта информация получена в результате нового проекта, проведенного исследователями Техасского университета в Остине и Корнеллского университета. глубокое обучение к правильно угадай отредактированные личности людей, скрытых запутыванием. В то время как человек правильно угадывал отредактированные личности в 0,19 процентах случаев, система машинного обучения смогла сделать правильное суждение с точностью 83 процента, когда было разрешено пять попыток.

«Размытие и пикселизация часто используются, чтобы скрыть личности людей на фотографиях и видео», Виталий Шматиков, профессор информатики Корнеллского университета, рассказал Digital Trends. «Во многих из этих сценариев противник имеет довольно хорошее представление о небольшом наборе возможных людей. кто мог появиться на изображении, и ему просто нужно выяснить, кто из них находится на изображении картина."

Это, продолжил Шматиков, именно тот сценарий, при котором технологии команды работают хорошо. «Это показывает, что размытие, пикселизация и другие методы запутывания изображения могут не обеспечить должной защиты, когда раскрытие чьей-либо личности может поставить его под угрозу», — сказал он.

Проблема, конечно, заключается в том, что часто такие методы редактирования личности человека используются для защиты человека, например, информатора или свидетеля преступления. Применяя такие алгоритмы распознавания изображений, основанные на искусственные нейронные сети, к изображениям, которые поэтому были запутаны с помощью готовых инструментов, люди потенциально могут подвергнуться опасности.

«Основная задача — преодолеть разрыв между технологиями защиты конфиденциальности и машинным обучением», — сказал Шматиков. «Многие разработчики технологий конфиденциальности не в полной мере осознают мощь современного машинного обучения — и это приводит к созданию технологий, которые на самом деле не защищают конфиденциальность».

Рекомендации редакции

  • Не платите налог Verizon 5G за Google Pixel 4a 5G
  • Не говорите: это носимое устройство позволяет подавать голосовые команды, не говоря ни слова.
  • Не дайте себя обмануть — эта автоматизированная система скрытно манипулирует видеоконтентом.

Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.