Израильские и японские ученые создали новый метод обмана систем распознавания лиц, которые установлены в общественных местах. Для этого они прибегли к маскировке, незаметной для обычных людей, говорится в статье, опубликованной на arXiv.org.
Отмечается, что нейросетевая модель определяет области лица, которые сильнее всего оказывают влияние на результат распознавания. После этого в цифровом виде подбирается макияж для этих областей, который и помогает обмануть систему.
Исследователи под руководством Юваля Эловици из университета имени Бен-Гуриона разработали метод, который позволяет обманывать алгоритмы распознавания лиц, не выделяя их из толпы для сторонних наблюдателей.
Алгоритм, работающий в несколько этапов, использует две модели распознавания лиц: собственную одного типа (суррогатная) и целевую (которую нужно обмануть) другого типа, с расчетом на то, что подготовка на одной модели сможет обмануть и другую. Сначала система принимает определенное количество фотографий атакующего человека и случайных людей этого же пола. При помощи пропускания изображений через модель и других манипуляций вычисляется тепловая карта, которая указывает на области лица, играющие ключевую роль при распознавании.
После на основе тепловой карты создается изображение с нанесенным макияжем, которое передается на распознавание на суррогатную модель. Шаги повторяются до успешного распознания моделью лица, а затем подбор макияжа признается успешным и его воссоздают на лице реального человека.
В испытаниях приняли участие 20 добровольцев, лица которых снимали две камеры под разным углом.
Оказалось, что без макияжа целевая модель корректно распознавала лица на 47,57 процента кадров. С макияжем процент распознавания упал до 1,22, однако для стороннего наблюдателя этот макияж практически незаметен.
Случайный макияж на лице снизил точность лишь до 33,73 процента, что показывает эффективность нового метода.
Ссылка скопирована
Шестеро россиян пострадали при падении лифта в отеле на Пхукете
Российский ски-альпинист Филиппов взял серебро Олимпиады-2026 в спринте