Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Машинное обучение

Пикселизация лиц и номеров автомобилей на фото долгие годы обещала людям хотя бы какую-то надежду на приватность. Но группе американских ученых удалось создать алгоритм, которые расшифровывает то, что скрыто за пикселями. И для этого исследователи использовали простейшие инструменты на основе глубокого обучения.

Ученые из Корнелльского университета и Техасского университета в Остине добились точности 71% при распознавании расплывчатых и пикселизованных изображений. Если алгоритм делает пять попыток подряд, то точность распознавания достигает 83%. При этом шанс, что обычный человек узнает лицо, скрытое за пикселями, равен 0,19%, сообщает Quartz.

Чтобы заглянуть за завесу пикселей, ученые использовали относительно простые инструменты: библиотеку глубокого обучения с открытым кодом Torch, а также взятые из нее шаблоны нейросетей и стандартные наборы данных, которые также находятся в открытом доступе. Именно эта простота и доступность инструментария отличает методику ученых от других подобных экспериментов. Ранее ученые из Общества Макса Планка разработали технологию распознавания людей на размытых фотографиях в Facebook. Они использовали более сложную программу, однако она уступает в точности разработке американских ученых.

Исследователи подчеркивают, что полагаться на старые методы защиты приватности уже не стоит. Компьютерное зрение и машинное обучение способны увидеть то, что скрыты от наших глаз.

Алгоритм не воссоздает лицо или изображение за пикселями, он лишь сообщает, что или кто находится на фотографии, используя заранее известные данные. Система работает как с обычными изображениями с размытием и пикселями, так и с P3 — форматом JPEG-шифрования.

Для эксперимента исследователи взяли обычные изображения, доступные в интернете, а затем пропустили их через инструмент пикселизации на YouTube. После этого алгоритму предоставили два набора изображений — оригиналы и обработанные версии. Такой подход позволил обучить алгоритм. В дальнейшем ему показывали уже другие фотографии тех же людей, но программа все равно узнавала их на расплывчатых снимках в другом ракурсе. Точность идентификации личности составила 57%, а при пяти попытках — 85%.

«Мы используем такой бедняцкий подход. Достаточно взять кое-какие обучающие данные, добавить нейросетей, несколько базовых алгоритмов распознавания изображений — и даже при таком подходе можно получить очень неплохие результаты», — отметил Виталий Шматиков, один из авторов исследования.

Таких результатов может добиться практически каждый, достаточно отыскать в интернете нужный набор обучающих данных. Но по словам ученых, это несложно — некоторые данные находятся в открытом доступе в интернете, например, база данных написанных от руки чисел. При этом исследователи отмечают, что уже существуют методики, которые превосходят их результат в несколько раз, а значит, полагаться на пикселизацию больше нельзя.

Распознавание лиц может стать технологией, которая сильнее всего повлияет на наше будущее. Достаточно лишь представить, что весь город оборудован камерами, за всеми гражданами следят, а их личность устанавливается практически мгновенно.

Профессор Сычуаньского университета использует скрытые камеры, чтобы идентифицировать студентов и отслеживать их посещаемость. Эта же технология помогает определить настроение учащихся на лекциях.

Умный алгоритм ученых Общества Макса Планка, о котором шла речь выше, распознает на фотографии лица, даже если они нечеткие или полностью закрыты. Точность распознавания при этом составляет от 69,6% до 91,5%.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Тренды
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Тренды
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: «Прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ»
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: «Мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными»
Мнения
Иннополис
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мнения
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы
Тренды
Сэр Харшад Бадехиа — о бронежилетах будущего, русских математиках и металлургии
«Надежнее золота»: блокчейн в цифрах
Блокчейн
Бас Лансдорп, Mars One: «Моя жена отдала бы все, чтобы не лететь на Марс»
Полет на Марс
Как big data, блокчейн и 3D-печать сделали пищу полезнее
Мнения
Томас Циммерман, IBM, — о том, как остановить конец света, спасая планктон
Тренды
Без Siri, Алисы и «Окей, Google»: как и зачем нас подслушивают собственные телефоны
Тренды
Шрада Агарвал, Outcome Health: «Когда человек знает о своей болезни, от этого выигрывает и он, и фарма»
Мнения
Тренды
«Дорогая, я ухожу от тебя к роботу!»: заменят ли секс-андроиды реальные отношения?
7 правил для начинающих и разумных блокчейн-инвесторов
ICO
Четвертая революция: как интернет вещей изменит промышленность и нефтедобычу
Тренды
Не витайте в «облаках»: как провайдеры обманывают доверчивых клиентов
Мнения
Когда мы начнем летать на автомобилях в городе?
Тренды
Кейсы
Как в Россию проникают технологии: интернет-рестораны, маникюр на дому и «умное» страхование
Гендиректор Uber Дара Хосровшахи: «Автомобили должны ездить в трех измерениях»
Мнения
Олег Бабкин: «Системных администраторов никто не обучает, обучают только разработчиков»
Мнения
«Чтобы создать новое лекарство, нужно 10–12 лет и миллиард долларов»
Мнения
Сооснователь «Евросети» Тимур Артемьев: «Мы будем летать из Лондона в Сидней через космос. Так ближе»
Тренды
Новый стандарт рекламного рынка: что нужно знать о programmatic, чтобы рекламироваться эффективно
Тренды
Иван Горшунов, Etcetera, — о мобильных приложениях, стартапах и «внутренней девятиэтажке», которая мешает заглянуть за горизонт
Мнения