В Университете Мэриленда в СШа разработали «свитер-невидимку» для систем распознавания изображений и лиц. Разработанный принт для одежды позволяет обманывать нейросети и системы машинного обучения. Изначально его создали для поиска уязвимостей в таких системах. В основе этого лежит принцип, который называется «состязательной атакой» (adversarial attack). Суть его в том, чтобы обмануть нейросеть и заставить её выдать некорректный результат.
Изображение было сформировано с помощью большого набора данных, после этого его нанесли на свитер. При обнаружении человека эти пересматривали, чтобы оценить, насколько шаблон снижает распознавание. В итоге удалось создать узор, который препятствует распознаванию людей. Пока что это работает с системой YOLOv2.
Получившееся изображение похоже на работы художников-импрессионистов и выглядит размытым. Однако, судя по всему, это работает. Сам шаблон для «свитера-невидимки» создавали с помощью набора данных Common Objects in Context (COCO). В списке его есть более 330 тысяч изображений, которе содержат более 1,5 миллиона объектов.
А ранее российские учёные создали систему компьютерного зрения, способную распознавать любые объекты на изображении с видеокамер.
Источник: iXBT
