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加拿大研发「反人脸辨识」AI,让準确率从 100% 狂降只剩
上传时间:2020-06-19点击:317次

加拿大研发「反人脸辨识」AI,让準确率从 100% 狂降只剩

当我们上传照片、影片至社群平台时,演算法也抓取我们的资讯、位置、友人的数据,让脸部辨识系统对我们有更多的了解,并且不断进化。面对网路隐私、数据的安全性问题,多伦多大学成功创建了一种破坏脸部辨识系统的演算法。

「当脸部辨识技术越精準时,个人隐私也成了大问题。」「其中一个能有效打击脸部辨识方式,就是 反脸部辨识演算法」负责该计画的多伦多大学教授 Parham Aarabi 如此表示。

该演算法的特徵在于使用了对抗训练(Adversarial training),是一种深度学习技术,让两个人工智慧互相对抗。

团队设计了两个神经网路,第一个用于「辨识人脸」,第二个则是专门「唱反调」破坏前者的脸部辨识任务。这两个网路不断地互相争斗、相互学习,建立了一场持续不断的人工智慧军备竞赛。

结果是,唱反调 AI 能够知道敌手脸部辨识 AI,在找寻什幺关键部位,并 适时动些人眼看不出来的小手脚 ,例如改变眼角,使其不太明显,但却能够完全欺骗敌手,让它无法辨识。

团队于脸部数据库 300-W(拥有 600 张包含多种族、照明条件、环境的脸部数据),测试了该系统。他们表示, 新演算法可以将脸部辨识準确度 100%,毁到只剩 0.5%。

而该演算法可以应用在,类似 Instagram 过滤器的工具上。未来团队将希望透过 App 或网站公开提供隐私过滤器。

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