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La inteligencia artificial vuelve a hacer reconocibles las im√°genes borrosas

La pixelación se utiliza a menudo para hacer que las personas sean irreconocibles en los vídeos. Sin embargo, una red neuronal todavía puede identificar las caras borrosas.

Una técnica muy utilizada para hacer que las personas queden irreconocibles en fotos y vídeos es la aplicación pixelación. Aquí sólo se muestran unos pocos píxeles, por lo que se puede percibir vagamente que se muestra una cara. Sin embargo, ya no es posible determinar a quién pertenece este rostro. De este modo también las matrículas y la publicidad quedan irreconocibles, aunque la tecnología no parece funcionar tan bien como se esperaba.

Buena suerte

Un grupo de investigadores ha conseguido entrenar una inteligencia artificial para reconocer rostros y objetos en im√°genes borrosas. La tasa de √©xito de la red neuronal supera ocasionalmente el 90 por ciento. Incluso cuando la pixelaci√≥n se aplica con mucha intensidad, la inteligencia artificial a√ļn puede adivinar correctamente el tema de la imagen entre el 50 y el 75 por ciento de las veces.

La tasa de √©xito m√°s baja del 17 por ciento se logra con im√°genes a las que se ha aplicado la t√©cnica P3. Privacy Preserving Photo Sharing (P3) cifra los datos de identificaci√≥n en im√°genes JPEG, lo que hace imposible que las personas recuperen el contenido. Sin embargo, otros componentes de datos se dejan en paz, por lo que los archivos a√ļn se pueden comprimir.

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Fechas de entrenamiento

La inteligencia artificial no puede reconstruir la imagen original, solo reconoce personas y objetos en ella. Para ello, los científicos presentaron la red neuronal con una gran serie de fotografías. Si tu rostro no pertenece a esta serie de fotos, la IA no podrá reconocer tu rostro. Sin embargo, los agentes pueden, por ejemplo, utilizar la tecnología para averiguar si un sospechoso puede verse en imágenes de vigilancia borrosas.

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Sin embargo, el objetivo de los investigadores es advertir a la gente que los avances en el aprendizaje autom√°tico significan que las t√©cnicas de privacidad existentes ya no pueden garantizar su privacidad. “Para vencer la privacidad, no es necesario demostrar que se puede reconstruir una imagen el 99,9 por ciento de las veces”, dice Lawrence Saul, uno de los cient√≠ficos. cableado. “Si puedes adivinar una cara en el 40 o 50 por ciento de los casos, o descifrar lo que est√° escrito, esto es suficiente para etiquetar el m√©todo de privacidad como obsoleto”.

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