ニューラルネットワークは、識別システムを欺くための「普遍的な」顔を作成するように教えられました

研究の著者らによると、9つの合成顔は少なくとも40％の人の画像を置き換えることができる

オープンデータベースから。実験中、科学者たちは、StyleGAN 敵対的生成ネットワーク (GAN) ニューラル ネットワークを 3 つの効果的な顔認識システムでテストしました。研究はテルアビブの科学機関と共同で実施された。

作業中に、科学者は、生成された顔は、マサチューセッツ大学のオープンデータベースから顔の20％を模倣することができます。ご存知のように、性格認識システムのテストによく使用されるのは彼女です。

得られた「キーパーソン」の連続グループLM-MA-ESを含むさまざまなカバレッジ検索方法を使用した調査中。割り当てられた平均カバレッジ（MSC）は、各画像の下に示されています。

イスラエルの科学者の方法はあなたが適用することを可能にしますクローズドデータベースを使用せずに、大多数の人々の「代替」の「モデル」としてのオープンソース。さまざまな条件下で、科学者は、生成された9枚の写真だけを使用して、顔の40％から60％を超える「ポジティブ」な識別を実現することができました。

StyleGANを使用して「キーパーソン」を繰り返し検索するイスラエルのシステムワークフロー。出典：https：//arxiv.org/pdf/2108.01077.pdf

システムはいわゆるを使用します。現在の「候補者」が以前の試みで生成された顔よりもどれだけ優れているかを推定する「進化的アルゴリズム」と「神経予測子」。

続きを読む

ブラックホールがどのように星を破壊し始めるかを見てください

大型ハドロン衝突型加速器で発見された新しい粒子

NASA：「科学」モジュールの状況は以前に発表されたよりも深刻です