Нейронную сеть научили распознавать замазанные на картинках объекты и текст

Долгое век «замыливание» и пикселизация части изображения, содержащего приватную информацию, регистрационные условия, и лица очень хорошо помогали спасти в тайне то, что необходимо. Же теперь, похоже, этот способ маскировки и ду считать достаточно надёжным. Дело в томик, что исследователи из Техасского университета разработали систему машинного обучения, которая может с пугающей точностью отожествлять замазанные лица и текст. Специалисты, обучившие новую систему, рассказали, чисто это было не так литоринх и сложно сделать.

Человек, глядя в размытую картинку или её порцион, не может распознать то, в чем дело? на ней изображено, а вот нейронная интернет вполне очень даже может и делает сие замечательно, безошибочно распознавая текст и картинки, размазанные с применением разных методов. Нейронную трубопровод научили «видеть» насквозь пикселизацию и даже узнавать, что пытается раскрыть сервис YouTube своим патентованным инструментом размытия. Покуда)) система машинного обучения не умеет «размыливать» картинку, да вполне может идентифицировать объект бери картинке, сопоставив его с оригиналом.

Исследователи взяли открытую программную платформу машинного обучения Torch, алгоритмы распознавания лиц и текста, соединили однако и приступили к обучению нейронной сети. Ясность распознавания составила от 80 по 90 процентов в случае с обработанными изображениями сверху YouTube и 50-75 процентов при анализе тщательно запикселенными с через фоторедакторов картинками. Хуже всего нейронная оттертрал справилась с картинками, обработанными с помощью инструмента шифрования P3 (Privacy-Preserving Photo Sharing) — тогда точность составила всего около 17 процентов.

Радеть насчёт того, что теперь всё-таки, что вы когда-либо замазали, довольно достоянием общественности, пока ещё рановато, только полученные результаты показывают, что данный день, возможно, не так уже и далёк.

Источник