Исследователи в США научили нейросеть распознавать пикселизированные лица

Татьяна Новак

Исследователи из Университета штата Техас в Остине и Университета Корнелла создали программное обеспечение, позволяющее распознавать пикселизированные и размытые изображения лиц. Об этом пишет Wired.

Новый алгоритм способен распознать лица, замаскированные с помощью трёх популярных методов: пикселизации, функции размытия объектов от YouTube и шифрования методом P3 (Privacy Preserving Photo Sharing).

Сначала исследователи загрузили в нейросеть данные из четырёх крупных наборов фото для машинного обучения. Когда алгоритм научился распознавать изображённые на них объекты с точностью 90%, они «скормили» ему эти же фото, но обработанные с помощью трёх методов шифрования. Когда нейросеть стала их распознавать, учёные стали тренировать её с помощью наборов незнакомых зашифрованных изображений.

Изображения из четырёх наборов для машинного обучения. Слева - оригинал, в следующих четырёх колонках - фотографии с возрастающей степенью пикселизации; в трёх последних - фото, подвергнутые трем уровням шифрования P3. Фото: RICHARD MCPHERSON, REZA SHOKRI, VITALY SHMATIKOV

В итоге нейросеть научилась распознавать на изображениях зашифрованные лица, рукописные цифры и другие объекты, даже если предварительно не изучала оригиналы фото. «Мы использовали стандартные программы распознавания образов, и нас это очень беспокоит», — говорит один из авторов исследования Виталий Шматков.

Лучше всего программа обходит пикселизацию объектов на фото, в некоторых экспериментах уровень распознавания составил 80-90%. По словам учёных, чем сильнее уровень пикселизации, чем ниже вероятность распознавания, однако он остаётся не менее 50-70%.

«Чтобы поставить приватную жизнь под угрозу, машинам не обязательно распознавать изображения с точностью 99,9%. Если алгоритмы распознают зашифрованные лица или текст в 40-50% случаев, пора признать такие методы шифрования устаревшими», — считает Лоуренс Сол, исследователь машинного обучения в Университете Калифорнии.

На данный момент хуже всего алгоритм распознаёт объекты, зашифрованные методом P3. Этот метод используют для JPEG-изображений, он позволяет полностью скрыть изображение, при этом характеристики изображения остаются в неизмеными и компьютер может их обрабатывать,например, сжимать. Нейросеть распознаёт зашифрованные таким способом объекты в 17% случаев.

Надёжнее всего можно замаскировать лицо на фото, если перекрыть его чёрным квадратом. Но, как показывают недавние исследования, даже это не гарантирует анонимность: система, ранее разработанная учёными из немецкого Института Макса Планка всё равно идентифицирует пользователя с точностью 47,4%. Программе Faceless Recognition System достаточно изучить 10 качественных изображений лица человека, чтобы идентифицировать размытое изображение с точностью до 91,5%.

Загрузить еще