Skip to main content
RSS

Без лица: «замыливание» лиц не так надежно

В разных телепередачах часто скрывают лицо человека, либо размывая фото или видео, либо перекрывая его черно-белыми квадратами. Учёные из института Макса Планка показали, что такая анонимность отнюдь не совершенна. Статья о новой технологии опубликована на портале препринтов ArXiv.

 

Обучали систему Faceless Person Recognition System (FPR) с помощью так называемой сиамской нейронной сети, которая имеет несколько подсетей с идентичной конфигурацией, параметрами и веса. Авторы работы использовали базу данных, включающую примерно 3 тысяч фотографий шестисот людей. У каждого человека «было» от одной до десяти фотографий, включая изображения с размытым лицом и метками, определяющими личность человека. Стоит отметить, что отметки ставились не всегда.

Одно из «тренировочных заданий FPR»

После обучения ученые загрузили в FPR изображения, с размытыми или закрытыми черными и белыми квадратами лица. Когда обучали с помощью одной фотографии человека, точность «восстановления лица» достигала 63,1%, при одинаковых обстановке, одежде и освещении. У людей с десятком обучающих фото точность равнялась 86,7%. При закрытии лиц черными и белыми квадратами – 80,9 и 79,6% соответственно.

Но эти данные верны только для неизменной обстановки на фотографиях, если же она менялась, точность значительно ухудшалась. Размытое лицо распознавали лишь в 28,8%, черный квадрат  14,7%, а белый  13,7%. В любом случае, даже довольно низкий результат в три раза превосходит человеческие возможности.

Faceless Person Recognition System показывает относительную ненадежность закрашивания и замазывания лиц на фото. Исследователи уверяют, что хватит даже нескольких фото с метками, чтобы система распознавания лиц смогла идентифицировать личность. 

 

Faceless Person Recognition; Privacy Implications in Social Media

Seong Joon Oh, Rodrigo Benenson, Mario Fritz, Bernt Schiele

Max-Planck Institute for Informatics 

arXiv:1607.08438

 

#Нейросети   #Глубокое обучение  
10 Августа