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人工智能

多倫多大學開發可抵抗容貌辨識系統的人工智能

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

Tags :aifacial recognitionmachine learning
Antony Shum

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