容貌辨識技術現時已經相當普遍，從手機系統到社交網絡，以至商業和保安上的應用，都可說是無處不在。要避免被辨識到容貌，就要靠更智能的技術幫忙。最近多倫多大學就開發出可以抵抗容貌辨識系統的人工智能。
來自多倫多大學的教授 Parham Aarabi 和研究生 Avishek Bose，最近研發了一個算式，可以實時為圖像加上特效，擾亂容貌辨識系統的分析效能。這個算式結合兩個神經網絡，一個用來分析數據製作圖像輸出，一個用來探測製作的圖像中含有的虛假數據，以這個方式就可以進行容貌辨識再加上使用虛假數據的擾亂效果，達到阻礙容貌辨識系統的目標。
據稱，這個人工智能算式可以把容貌辨識系統的準確度減低至 0.5%，而因為技術改變的是像素級別的數據，所以肉眼基本上不會看到有分別。他們希望未來可以在網站或者 App 中提供這個技術。研究人員表示，這個技術的特別之處在於這些算式可以自我學習，只需要提供訓練數據就可以達到效果。
其實類似的技術早在 2016 年就有出現過，不過每個技術都有不同的做法，而大多都是在大學的研究中心進行中，暫時未有推出到市場讓公衆使用。
來源：VentureBeat
