Nhận diện khuôn mặt: một chiếc áo phông xấu xí để xóa đi chính mình, đó là giải pháp!

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một chiếc áo phông ngăn không cho người mặc nhận dạng khuôn mặt, một công nghệ đang ngày càng trở nên phổ biến trên toàn thế giới.

Tính năng nhận dạng khuôn mặt gây nhiều tranh cãi, đến nỗi Liên minh châu Âu đang tìm cách điều chỉnh việc sử dụng nó để không vi phạm các quyền tự do cá nhân. Tuy nhiên, động cơ của các nhà nghiên cứu đằng sau chiếc áo phông này rất khác với những gì người ta có thể nghĩ.

Lừa mạng thần kinh trí tuệ nhân tạo

Thật vậy, trang phục được thiết kế để đánh lừa trí tuệ nhân tạo cải thiện nó. Để đạt được điều này, các nhà nghiên cứu từ Đại học Northeastern, MIT và IBM đã hợp tác và phát triển một chiếc áo phông với một mảng màu kính vạn hoa đánh lừa các hệ thống nhận dạng khuôn mặt.

Để xác định đó là một vật thể hay một con người, trí tuệ nhân tạo sẽ vẽ một loại hộp giới hạn xung quanh nó và gán cho nó một nhãn. Chiếc áo phông này trực tiếp làm nhiễu loạn mạng lưới thần kinh phụ trách quá trình: miếng dán có pixel của nó nằm trên một khu vực của cơ thể khiến nó bị nhầm lẫn vì nó sẽ tập trung vào đó thay vì hướng về khuôn mặt của người mặc.

Do đó, thiết kế của mô hình đánh lừa hệ thống phân loại và ghi nhãn của trí tuệ nhân tạo.

Một kỹ thuật hoạt động trên một người đang di chuyển

Tuy nhiên, công việc này rất phức tạp đối với các nhà nghiên cứu, vì cần phải tạo ra một thiết bị hoạt động trên một hình ảnh chuyển động. ” Thử thách thực sự không bị phát hiện trong suốt thời lượng của video. Khi việc phát hiện xảy ra ở mọi khung hình, sẽ khó hơn nhiều để duy trì liên tục không bị phát hiện “, Battista Biggio, trợ lý giáo sư tại Đại học Cagliari, giải thích với giới truyền thông Có dây.

Khi một người di chuyển, quần áo của họ cũng di chuyển theo. Do đó, các nhà nghiên cứu đã phân tích chính xác cách di chuyển của một chiếc áo thun, bằng cách ghi lại một người đi bộ, và sau đó lập bản đồ những đặc điểm cụ thể này trên thiết kế của chiếc áo cuối cùng. Kỹ thuật này đã cải thiện khả năng tránh bị phát hiện từ 27% lên 63% đối với YOLOv2 và từ 11% lên 52% đối với Faster R-CNN. Đây là hai mô hình đào tạo phổ biến nhất để phát hiện đối tượng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Các nhà nghiên cứu nói rằng trong thế giới thực, áo phông không đảm bảo được sự bảo vệ chắc chắn, vì các thuật toán có thể khác nhau. Tuy nhiên, họ hy vọng sẽ cải thiện hệ thống nhận dạng khuôn mặt với phát minh của họ, để các hệ thống học sâu không còn bị đánh lừa theo cách này nữa.

Nguồn : Có dây