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

Тихий убийца: как микропластик вызывает болезни и останавливает репродукцию живых организмов
Тренды
Гонка для JavaScript-разработчиков: как постоянные обновления мешают работе
Тренды
Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Идеи
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
Кейсы
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды
БиСи Бирман, Heavy Projects: ИИ должен иметь несовершенства — это элемент случая
Мнения
Артем Геллер, lab.ag: делая сервис для государства, ты помогаешь своей бабушке
Мнения
Акселераторы и инкубаторы: что выбрать стартапу на раннем этапе развития
Мнения
Вопрос доверия: как и почему изменилось отношение к телемедицине в России
Тренды
Правительственные криптопесочницы: как освободить финтех от давления закона и защитить потребителей
Тренды
Роман Нестер, Segmento: я верю корпорациям больше, чем маленьким компаниям
Кейсы
Суперагенты в недвижимости: как блокчейн и большие данные заменяют риелторов
Тренды
СМИ будущего: вертикальные видео, новости по запросу и смерть сайтов
Тренды
Тренды
Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Мнения
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн