Mga tigdukiduki gikan sa laboratoryo ang Unibersidad sa Chicago nakahimo og toolkit uban sa pagpatuman pagtuis sa mga litrato, pagpugong sa ilang paggamit alang sa pagbansay sa nawong pag-ila ug user identification sistema. Ang mga pagbag-o sa pixel gihimo sa imahe, nga dili makita kung tan-awon sa mga tawo, apan mosangpot sa pagporma sa dili husto nga mga modelo kung gigamit sa pagbansay sa mga sistema sa pagkat-on sa makina. Ang toolkit code gisulat sa Python ug ubos sa lisensya sa BSD. Mga asembliya alang sa Linux, macOS ug Windows.
Ang pagproseso sa mga litrato gamit ang gisugyot nga utility sa wala pa imantala sa mga social network ug uban pang publiko nga mga plataporma nagtugot kanimo sa pagpanalipod sa tiggamit gikan sa paggamit sa datos sa litrato ingon usa ka gigikanan sa pagbansay sa mga sistema sa pag-ila sa nawong. Ang gisugyot nga algorithm naghatag proteksyon batok sa 95% sa mga pagsulay sa pag-ila sa nawong (alang sa Microsoft Azure recognition API, Amazon Recognition ug Face++, ang proteksiyon nga kahusayan mao ang 100%). Dugang pa, bisan kung sa umaabot ang orihinal nga mga litrato, nga wala maproseso sa utility, gigamit sa usa ka modelo nga nabansay na gamit ang gituis nga mga bersyon sa mga litrato, ang lebel sa mga kapakyasan sa pag-ila nagpabilin nga parehas ug labing menos 80%.
Ang pamaagi gibase sa panghitabo sa "mga panig-ingnan sa kontra", ang esensya niini mao nga ang ginagmay nga mga pagbag-o sa data sa pag-input mahimong mosangpot sa mga dramatikong pagbag-o sa lohika sa klasipikasyon. Sa pagkakaron, ang panghitabo sa "mga panig-ingnan sa kontra" mao ang usa sa mga nag-unang wala masulbad nga mga problema sa mga sistema sa pagkat-on sa makina. Sa umaabot, ang usa ka bag-ong henerasyon sa mga sistema sa pagkat-on sa makina gilauman nga mogawas nga walaβy kini nga kakulangan, apan kini nga mga sistema magkinahanglan daghang mga pagbag-o sa arkitektura ug pamaagi sa mga modelo sa pagtukod.
Ang pagproseso sa mga litrato gikan sa pagdugang usa ka kombinasyon sa mga pixel (mga kumpol) sa imahe, nga gitan-aw sa lawom nga mga algorithm sa pagkat-on sa makina ingon mga pattern nga kinaiya sa gilarawan nga butang ug nagdala sa pagtuis sa mga bahin nga gigamit alang sa klasipikasyon. Ang ingon nga mga pagbag-o dili lahi sa kinatibuk-ang set ug labi ka lisud nga makit-an ug makuha. Bisan sa orihinal ug giusab nga mga hulagway, lisud ang pagtino kon hain ang orihinal ug hain ang giusab nga bersyon.
Ang gipaila nga mga pagtuis nagpakita sa taas nga pagsukol sa paghimo sa mga kontra nga gitumong sa pag-ila sa mga litrato nga naglapas sa husto nga pagtukod sa mga modelo sa pagkat-on sa makina. Ang paglakip sa mga pamaagi nga gibase sa pagkaburot, pagdugang sa kasaba, o paggamit sa mga pagsala sa imahe aron mapugngan ang mga kombinasyon sa pixel dili epektibo. Ang problema mao nga kung ang mga pagsala gipadapat, ang katukma sa klasipikasyon nahulog nga labi ka paspas kaysa sa pagkakita sa mga pattern sa pixel, ug sa lebel kung ang mga pagtuis gipugngan, ang lebel sa pag-ila dili na maisip nga madawat.
Namatikdan nga, sama sa kadaghanan sa ubang mga teknolohiya alang sa pagpanalipod sa pagkapribado, ang gisugyot nga teknik mahimong magamit dili lamang sa pagbatok sa dili awtorisado nga paggamit sa publiko nga mga imahe sa mga sistema sa pag-ila, apan ingon usab usa ka himan alang sa pagtago sa mga tig-atake. Nagtuo ang mga tigdukiduki nga ang mga problema sa pag-ila mahimoβg makaapekto sa panguna nga mga serbisyo sa ikatulo nga partido nga nagkolekta sa kasayuran nga dili mapugngan ug walaβy pagtugot sa pagbansay sa ilang mga modelo (pananglitan, ang serbisyo sa Clearview.ai nagtanyag usa ka database sa pag-ila sa nawong, mga 3 bilyon nga litrato gikan sa mga social network ang gi-index). Kung karon ang mga koleksyon sa ingon nga mga serbisyo adunay kadaghanan nga kasaligan nga mga imahe, nan sa aktibo nga paggamit sa Fawkes, sa paglabay sa panahon, ang hugpong sa mga gituis nga mga litrato mahimong mas dako ug ang modelo mag-isip kanila nga usa ka mas taas nga prayoridad alang sa klasipikasyon. Ang mga sistema sa pag-ila sa mga ahensya sa paniktik, ang mga modelo nga gitukod pinasukad sa kasaligan nga mga gigikanan, dili kaayo maapektuhan sa gipatik nga mga himan.
Taliwala sa praktikal nga mga kalamboan nga duol sa katuyoan, atong mamatikdan ang proyekto , pagpalambo aron idugang sa mga imahe , pagpugong sa husto nga klasipikasyon pinaagi sa mga sistema sa pagkat-on sa makina. Camera Adversaria code sa GitHub ubos sa lisensya sa EPL. Laing proyekto nagtumong sa pagbabag sa pag-ila pinaagi sa mga surveillance camera pinaagi sa pagmugna og espesyal nga patterned raincoats, T-shirts, sweaters, capes, posters o kalo.
Source: opennet.ru