Ученые из Мэрилендского университета (США) создали свитер, который делает человека невидимым для систем обнаружения объектов.

Исследователи решили проверить алгоритмы машинного обучения на наличие уязвимостей. Для проверки они взяли систему компьютерного зрения на основе модели YOLOv2, которая без проблем находила людей на произвольном изображении.

Ученые сгенерировали состязательный паттерн с использованием большого набора обучающих изображений, на некоторых из них были люди. Каждый раз, когда система обнаруживала человека, на снимке отображался случайный шаблон – и данные пересматривались, чтобы понять, насколько шаблон снижает уверенность системы в присутствии объекта.

Проще говоря, изображения из набора данных пропускали через детектор. Когда система идентифицировала в кадре человека, над ним появлялся рисунок со случайными перспективой, яркостью и контрастной деформацией.

Состязательный паттерн в конечном итоге улучшился до такой степени, что с ним система перестала видеть людей.

Оказалось, что размытая картинка с изображением людей, покупающих тыквы на рынке, лучше работает под разными углами обзора. Этот принт нанесли на обычный свитер, который делает человека невидимкой для систем распознавания образов.

Более подробная информация доступна в исследовательской статье (PDF).

Источник: Hackaday

Изображения, видео: Мэрилендский университет