В этой одежде системы распознавания будут считать вас животным

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

«Автор: Николай». У Рэйчел Дидеро интересный набор навыков: несколько степеней в области дизайна одежды (полученные в школах трех разных стран) и докторская степень в области машинного обучения Миланского политехнического университета. Эти знания позволили ей выпустить коллекцию — довольно уродливой — одежды Manifesto.

Она страшная и безвкусная, зато в ней вы становитесь нераспознаваемые для ML-алгоритма детектирования Yolo, активно используемого для работы с уличными камерами. Проект родился в 2019 году в Нью-Йорке. В то время Рэйчел училась в Технологическом институте моды и однажды, во время беседы с одним из инженеров калифорнийского университета в Беркли, у Дидеро возникла идея сделать моду союзником в отстаивании права на конфиденциальность.

Несколько месяцев исследований привели к созданию особой ткани на основе пряжи Filmar, заводящей в тупик системы распознавания людей. Благодаря необычным узорам камеры считают, что перед ними зебры, слоны, жирафы или собаки и даже не пытаются перейти к распознаванию личности.

Дидеро тестировала свою коллекцию на алгоритме YOLO (You Only Look Once — ты смотришь только раз). Благодаря своей скорости YOLO получил заслуженное признание как инструмент для потокового анализа видео.

odezhda1.png

Более подробно о том, как работает YOLO можно прочитать вот здесь. Если очень по-простому, то входящая картинка расслаивается на несколько смысловых слоев, каждый из которых разбивается на 4 признака. Вместо того чтобы использовать на выходе результаты только последнего слоя, алгоритм на каждом шаге учитывает выход всех предыдущих слоев, а также оригинал, тем самым повышая свою точность.

odezhda2.png

Соответственно, если распознаванию мешает «навязчивое» соотнесение в сторону собаки или жирафа, человек на видео детектирован не будет.

Исследования показывают, что минимум в 60% случаев люди, одетые в один из элементов одежды Manifesto, не детектируются как люди. Процент можно увеличить, если использовать больше элементов коллекции, а также капюшоны и маски.

odezhda3.png

Кстати, если задать вопрос ChatGPT, как должна выглядеть одежда, не позволяющая искусственному интеллекту распознать человека на видео, то нейросеть дает несколько дополнительных советов:

  • Использовать нестандартные формы одежды, которые могут смешаться с фоном и не давать четких контуров тела.
  • Избегать наличие надписей, логотипов и других графических элементов, которые могут облегчить распознавание.

Забавно, что если мы прибавим к данному знанию еще одно исследование, говорящее, что аниме-прическа с неровными прядями также затрудняет распознавание лиц, то мы получим весьма интересный образ штурмовиков будущего, работающих в условиях города. Похоже, что битва со Скайнет будет выглядеть, кхм, ярко и необычно.

Update: На VC компания, специализирующаяся на ПО для распознавания лиц, прогнала рекламные видео через свои алгоритмы. Результат маскировки — отрицательный. С другой стороны, преимущество YOLO именно в скорости обработки потока. И заточка под него объяснима его распространением.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 4 (2 votes)
Источник(и):

Хабр