Rețeaua neuronală a fost învățată să creeze fețe „universale” pentru a înșela sistemele de identificare

Potrivit autorilor studiului, 9 fețe sintetizate pot înlocui imaginile a cel puțin 40% dintre oameni

dintr-o bază de date deschisă.În timpul experimentului, oamenii de știință au testat rețeaua neuronală StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) pe trei sisteme eficiente de recunoaștere a feței. Cercetarea a fost realizată în comun cu instituții științifice din Tel Aviv.

În timpul lucrării, oamenii de știință au aflat că singurulfața generată este capabilă să imite 20% din fețe din baza de date deschisă a Universității din Massachusetts. După cum știți, ea este cea care este adesea folosită pentru a testa sistemele de recunoaștere a personalității.

S-au obținut grupuri consecutive de „persoane cheie”în timpul sondajului folosind diferite metode de căutare a acoperirii, inclusiv LM-MA-ES. Acoperirea medie alocată (MSC) este indicată sub fiecare imagine.

Metoda oamenilor de știință israelieni vă permite să aplicațisursele deschise ca „modele” pentru „substituirea” marii majorități a oamenilor, fără a utiliza baze de date închise. În condiții diferite, oamenii de știință au reușit să realizeze identificarea „pozitivă” a mai mult de 40% până la 60% din fețe folosind doar 9 fotografii generate.

Un flux de lucru al sistemului israelian în care StyleGAN este folosit pentru a căuta iterativ „persoane cheie”. Sursă: https://arxiv.org/pdf/2108.01077.pdf

Sistemul folosește așa-numitul. Un „algoritm evolutiv” și un „neuropredictor” care estimează probabilitatea cu cât „candidatul” actual va fi mai bun decât fețele generate în timpul încercărilor anterioare.

Citeste mai mult

Vedeți cum o gaură neagră începe să distrugă o stea

Nouă particulă descoperită la Large Hadron Collider

NASA: situația cu modulul „Știință” este mai gravă decât se anunța anterior