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:
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.
Печально будет находиться в ситуации, где система распознавания могла бы сделать вам алиби, но по итогу, в том месте в то время пробегала корова.
А хоть один случай, когда именно системы распознавания делали алиби были? А то по-моему их только в карательных целях применяют.
Уверен, что были, убежден, что будут. Вы не будьте настолько категоричными, смотрите на ситуацию несколько шире.
Вот Вам пример - допустим, Вы прокурор или полицейский. На Вас пишет заявление обычный гражданин, говорит, что Вы его избили группой лиц. А тут бац - система распознавания видела Вас в это время в другом месте. Вот и алиби готово.
Комментарий недоступен