「マスクにデザインを印刷することで、実際の実験でマスクの有効性をテストしました。
彼らは、COVID-19パンデミックと言ってこれを説明しましたマスクを着用する習慣をつけ、多くの顔認識システムが適応するのを助けました。しかし現在、研究者たちは勾配ベースの最適化プロセスを使用して、男性か女性かを問わず、各ユーザーを誤って分類するのに役立つマスクを作成しています。
顔認識モデルはトレーニングできます珍しいマスクを着用している人を認識します。または、マスクされた各顔画像を出力段階で前処理して、人物が標準のマスクを着用しているように見せることもできます。
研究者たちは、顔認識は、顔の2つの部分を比較し、それらが同じ人物に属しているかどうかの質問に答えようとします。したがって、科学者はマスクの所有者の顔を継続する珍しい画像を生成しました（このパターンは動物に似ている場合があります）。このアプローチはアルゴリズムを混乱させ、場合によっては人を特定することしかできません。そのため、顔の特徴に基づいて、ユーザーごとに個別の図面を生成しました。
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