{"id":14272,"url":"\/distributions\/14272\/click?bit=1&hash=9c431bca9c7cafdd4ed114bc7fb4d407f06f28aa165d6f80b9637d3a8581e5c2","title":"\u0421\u0431\u0435\u0440\u041a\u043e\u0442 \u2014 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043b\u044e\u0435\u043d\u0441\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0442\u0435\u043b \u0432 \u043a\u043e\u0441\u043c\u043e\u0441","buttonText":"","imageUuid":""}

В этой одежде системы распознавания будут считать вас животным

У Рэйчел Дидеро интересный набор навыков: несколько степеней в области дизайна одежды (полученные в школах трех разных стран) и докторская степень в области машинного обучения Миланского политехнического университета.

Эти знания позволили ей выпустить коллекцию довольно уродливой одежды Manifesto.

Она страшная и безвкусная, зато в ней вы становитесь нераспознаваемые для ML-алгоритма детектирования Yolo, активно используемого для работы с уличными камерами.

Проект родился в 2019 году в Нью-Йорке. В то время Рэйчел училась в Технологическом институте моды и однажды, во время беседы с одним из инженеров калифорнийского университета в Беркли, у Дидеро возникла идея сделать моду союзником в отстаивании права на конфиденциальность.

Несколько месяцев исследований привели к созданию особой ткани на основе пряжи Filmar, заводящей в тупик системы распознавания людей. Благодаря необычным узорам камеры считают, что перед ними зебры, слоны, жирафы или собаки и даже не пытаются перейти к распознаванию личности.

Дидеро тестировала свою коллекцию на алгоритме YOLO (You Only Look Once - ты смотришь только раз). Благодаря своей скорости YOLO получил заслуженное признание как инструмент для потокового анализа видео.

Более подробно о том, как работает YOLO можно прочитать вот здесь. Если очень по-простому, то входящая картинка расслаивается на несколько смысловых слоев, каждый из которых разбивается на 4 признака. Вместо того чтобы использовать на выходе результаты только последнего слоя, алгоритм на каждом шаге учитывает выход всех предыдущих слоев, а также оригинал, тем самым повышая свою точность.

Соответственно, если распознаванию мешает “навязчивое” соотнесение в сторону собаки или жирафа, человек на видео детектирован не будет.

Исследования показывают, что минимум в 60% случаев люди, одетые в один из элементов одежды Manifesto, не детектируются как люди. Процент можно увеличить, если использовать больше элементов коллекции, а также капюшоны и маски.

Кстати, если задать вопрос ChatGPT, как должна выглядеть одежда, не позволяющая искусственному интеллекту распознать человека на видео, то нейросеть дает следующий совет:

  • Использовать нестандартные формы одежды, которые могут смешаться с фоном и не давать четких контуров тела.
  • Избегать наличие надписей, логотипов и других графических элементов, которые могут облегчить распознавание.

Забавно, что если мы прибавим к данному знанию еще одно исследование, говорящее, что аниме-прическа с неровными прядями также затрудняет распознавание лиц, то мы получим весьма интересный образ штурмовиков будущего, работающих в условиях города. Похоже, что битва со Скайнет будет выглядеть, кхм, ярко и необычно.

P.s. я пишу про промышленный дизайн, в т.ч. на VC. Более подробно о мотивации и темах в этом топике:

10 интересных вещей на стыке промышленного дизайна и технологий или я ищу вас, своих подписчиков

Всем привет, меня зовут Николай и у меня есть хобби — писать про промышленный дизайн. Вместе с женой я писал об этом 7 лет в некогда легендарной «Компьютерре». После смерти издания (сначала бумажной, потом электронной) остановился, но по привычке каждый раз радуюсь, когда нахожу какой-то интересный концепт, гаджет или прототип.

0
110 комментариев
Написать комментарий...
Корпоративный психолог

что то мне это напоминает,все же помнят подобные картинки

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Eskin

Верблюд!

Ответить
Развернуть ветку
Koiru Zero

да как вы это делаете падлы ;(

Ответить
Развернуть ветку
Make Luv

Нихера себе, первый раз в жизни получилось увидеть! Сука, сколько я в школе на них прозалипал впустую.

Ответить
Развернуть ветку
107 комментариев
Раскрывать всегда