Исследователи из Техасского университета разработали систему машинного обучения, которая способна идентифицировать замазанные лица и текст. Пока что система не умеет “размыливать” картинку, но вполне способна идентифицировать замазанный объект, сопоставив его с оригиналом.
В ходе испытаний нейронная сеть смогла распознать 80-90% обработанных изображений на YouTube и 50-70% изображений, замазанных с помощью фоторедакторов. А вот в случае с картинками, обработанными с помощью инструмента шифрования P3 (Privacy-Preserving Photo Sharing) точность составила всего около 17%.
Источник: Зеркало недели
Підписуйтесь на Telegram-канал “Новини АТН”