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如何破解人脸识通用技术会考知识点别?

来源:八达娱乐 | 时间:2018-09-09

  在中国随便闯红灯,你的头像就会被拍下来。同时,马路边的显示屏就会曝光你的个人信息。

  当你将照片或视频上传到社交媒体平台时,面部识别系统都会对你进行更多的了解。这些算法会提取关于你是谁、你的位置、你认识的人等关联数据。

  人脸识别是把双刃剑,国家需要视频监控手段以达到管理社会的目的;而民众需要保护隐私以达到保护自己目的。

  来自多伦多大学的教授Parham Aarabi 和研究生Avishek Bose,最近研发了一个算法,可以实时为图像加上特效,扰乱人脸识别系统的分析效能。

  以这个方式就可以进行人脸识别,再加上使用虚假数据的扰乱效果,达到阻碍人脸识别系统的目标。

  这个解决方案利用了一种叫做【敌对训练的深度学习技术】,它将两种人工智能算法相互对抗。

  他们的算法是在包含不同种族,不同光照条件和背景环境下,300-W影像资料库的超过600张人脸照片的数据集上进行训练的(业界标准库)。

  两个神经网络相互对抗会发形成一个实时的【过滤器】,它可以应用到任何图片上。

  因为它的目标--图像中的单个像素是特定的,改变一些特定像素,肉眼是几乎无法察觉的。

  比如说检测网络正在寻找眼角,干扰算法就会调整眼角,使得眼角的像素不那么显眼。算法在照片中造成了非常微小的干扰,但对于检测器来说,这些干扰足以欺骗系统。

  Bose和Aarabi声称,他们的算法将人脸识别系统中被检测到的人脸的比例降低到0.5%。他们希望在应用或网站上提供这种神经网络系统。

  除了破坏面部识别之外,新技术还会中断基于图像的搜索,特征识别,情感和种族评估以及可以自动提取的所有其他面部属性。