Зав.гар.: Петрович В.В
Мес†ный
- Регистрация
- 19 Апр 2017
- Сообщения
- 8.301
- Репутация
- 1.539
- Реакции
- 8.566
В Северо-Восточном университете Бостона и Массачусетском технологическом института подготовлена перспективная концепция новой футболки. Её отличительная черта – при надевании на человека позволяет сделать его полностью незаметным для камер видеонаблюдения.
Примечательно, что особых отличий у футболки по сравнению с обычной нет. Подобный формат «невидимки» создается благодаря специальному рисунку, основанному на разноцветных пятнах. Такой дизайнерский эффект способен создать нерешаемую задачу для искусственного интеллекта, используемого в работе систем видеонаблюдения.
Одна из авторов проекта Суе Линь, доцент кафедры компьютерной инженерии, подчеркивает – искусственные нейронные сети способны что-либо либо кого-то распознавать в качестве изображения, затем отображают вокруг объекта рамку и непосредственно идентифицируют.
За счет этой рамки нейросеть способна определить, является ли конкретный предмет объектом, либо нет. Суе Линь в рамках совместной работы со своими коллегами смогла вычислить граничные точки данной рамки, с подготовкой рисунка, позволяющего «убеждать» нейросеть – перед ней не объект.
При работе на примере двух нейросетей по распознаванию объектов, включая YOLOv2 и Faster R-CNN, команде исследователей удалось определить участки тела, при добавлении к которым пиксельного шума можно обмануть искусственный интеллект.
Примечательно, что особых отличий у футболки по сравнению с обычной нет. Подобный формат «невидимки» создается благодаря специальному рисунку, основанному на разноцветных пятнах. Такой дизайнерский эффект способен создать нерешаемую задачу для искусственного интеллекта, используемого в работе систем видеонаблюдения.
Одна из авторов проекта Суе Линь, доцент кафедры компьютерной инженерии, подчеркивает – искусственные нейронные сети способны что-либо либо кого-то распознавать в качестве изображения, затем отображают вокруг объекта рамку и непосредственно идентифицируют.
За счет этой рамки нейросеть способна определить, является ли конкретный предмет объектом, либо нет. Суе Линь в рамках совместной работы со своими коллегами смогла вычислить граничные точки данной рамки, с подготовкой рисунка, позволяющего «убеждать» нейросеть – перед ней не объект.
При работе на примере двух нейросетей по распознаванию объектов, включая YOLOv2 и Faster R-CNN, команде исследователей удалось определить участки тела, при добавлении к которым пиксельного шума можно обмануть искусственный интеллект.
