{"id":14284,"url":"\/distributions\/14284\/click?bit=1&hash=82a231c769d1e10ea56c30ae286f090fbb4a445600cfa9e05037db7a74b1dda9","title":"\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043d\u0446\u044b \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438","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...
Po...

Да? Тогда ещё нужно красивую кото-маску с носиком и усиками!

Ответить
Развернуть ветку
Alex Shevchenko

Носочки не забудьте))

Ответить
Развернуть ветку
кiт

Лучше такие)

Ответить
Развернуть ветку
Вильгельм Богачев

Предлагаю вернуться в реальность

Ответить
Развернуть ветку
Ildarik

О! Картинка с запахом 🤣🤣🤣

Ответить
Развернуть ветку
107 комментариев
Раскрывать всегда