"Nous avons testé l'efficacité de notre masque lors d'expériences réelles en imprimant un motif dessus,
Ils ont expliqué cela en disant que la pandémie de COVID-19a fait du port du masque une habitude, ce qui a aidé de nombreux systèmes de reconnaissance faciale à s'adapter. Maintenant, cependant, les chercheurs ont utilisé un processus d'optimisation basé sur le gradient pour créer un masque qui aidera à classer faussement chaque utilisateur, qu'il soit homme ou femme.
Les modèles de reconnaissance faciale peuvent s'entraînerreconnaître les personnes portant des masques inhabituels. Alternativement, chaque image de visage masqué peut être prétraitée à l'étape de sortie pour donner l'impression que la personne porte un masque standard.
Les chercheurs se sont appuyés sur le fait quela reconnaissance faciale compare deux parties d'un visage et tente de répondre à la question de savoir si elles appartiennent à la même personne. Par conséquent, les scientifiques ont généré une image inhabituelle qui continue le visage du propriétaire du masque (parfois ce motif ressemble à un animal). Cette approche confond les algorithmes et ne peut identifier une personne que dans certains cas. Ils ont donc généré des dessins séparés pour chaque utilisateur en fonction de leurs caractéristiques faciales.
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