gettyimages-533194379

Сигурно сте ги гледале оние емисии каде се повикуваат сведоци да зборуваат за некој настан или човек, а нивното лице е покриено со заматување или пикселизација. Без разлика што ваквото маскирање ве оневозможи да го препознаете ликот, веројатно ви даде некое позадинско чувство кое ви наговести дека ако го знаевте човекот и како тој изгледа, можеби и ќе можевте да го препознаете и покрај маскирањето.

Всушност, токму тоа го докажаа истражувачите со развивање на нов алгоритам кој може да го препознае ликот на сликата со голем процент на точност без разлика дали е заматен или пикселизиран. Се работи за процедура во која неврална мрежа се учи на цели бази на слики кои ги имаат на располагање научниците при Универзитетот од Тексас при Остин и Cornell Tech.

Кога мрежата ќе стане доволно добра да препознава над 90% при тренирање со немаскирани слики, тогаш се применуваат на маскираните. Зачудувачки, сликите кои ги виделе во некои случаи можат да ги препознаат во 80 до 90% од случаите и покрај пикселизацијата и заматувањето!

Секако, има разлика од алгоритмите за маскирање. Алгоритмите на YouTube за маскирање биле прилично лесно победени, но алгоритмот Privacy Preserving Photo Sharing (P3) бил победен во само 17% од случаите, кога се работело за препознавање на лица на филмски ѕвезди и други познати.

Интересното е што ако требало алгоритмот да препознава случајни слики кои не се знае дали се дел од неговата база врз која тренирал, препознавањето би било само околу 10% и пониско, што е навистина ниска вредност. Тоа е истата ситуација од почетокот на овој текст, кога треба да препознаете човек кој едноставно не сте го гледале често – што е скоро невозможна задача.

Истражувачите го предложуваат нивниот аргумент за тестирање на маскирачки алатки и нивната безбедност. Сите тие што ќе можат да бидат победени над одреден процент (да речеме, над 25%) треба да не се сметаат како безбедни, а во меѓувреме предлагаат закривање на лицата со црн правоаголник кој целосно го сокрива ликот или сечење на туѓ, случаен лик и ставање врз оригиналниот пред да настане маскирањето.

Чао приватност во слики и видеа? Чао заштитени сведоци?

Дополнителни информации: Wired, DailyMail

Претходна статијаMicrosoft и Renault-Nissan заедно ќе работат на платформа за автономни возила
Следна статијаYouTube Go е апликација за корисниците од земјите со послаби интернет пакети