Долгое время «замыливание» и пикселизация части изображения, содержащего приватную информацию, регистрационные данные, и лица, очень хорошо помогали сохранить в тайне то, что необходимо. Но теперь, похоже, этот способ маскировки нельзя считать достаточно надёжным. Дело в том, что исследователи из Техасского университета разработали систему машинного обучения, которая может с высокой точностью идентифицировать замазанные лица и текст. Специалисты, обучившие новую систему, рассказали, что это было не так уж и сложно сделать.
Человек, глядя на размытую картинку или её часть, не может распознать то, что на ней изображено, а вот нейронная сеть вполне очень даже может и делает это замечательно. Она способна достаточно хорошо распознавать текст и изображения, размазанные с применением разных методов. Нейронную сеть научили «видеть» сквозь пикселизацию и даже узнавать, что пытается скрыть сервис YouTube своим инструментом размытия. Пока система машинного обучения не умеет «размыливать» картинку, но вполне может идентифицировать объект на картинке, сопоставив его с оригиналом.
Исследователи взяли открытую программную платформу машинного обучения Torch, алгоритмы распознавания лиц и текста, соединили всё и приступили к обучению нейронной сети. Точность распознавания составила от 80-90% в случае с обработанными изображениями на YouTube и 50-75% при анализе тщательно запикселенных с помощью фоторедакторов картинками. Хуже всего нейронная сеть справилась с картинками, обработанными с помощью инструмента шифрования P3 (Privacy-Preserving Photo Sharing) — тут точность составила всего около 17%.
Источник: hi-news