İsraildən olan tədqiqatçılar "usta" üzləri - hər biri bir neçə identifikatoru təqlid edə bilən üzlərin şəkillərini yarada bilən neyron şəbəkə hazırlayıblar. İş göstərir ki, üç aparıcı üz tanıma sistemi olan Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN-dan istifadə edərək sintez edilmiş cəmi 40 simadan istifadə etməklə əhalinin 9%-dən çoxu üçün belə “master açarlar” yaratmaq mümkündür. Tədqiqat Təl-Əvivdəki elmi qurumlarla birgə aparılıb.
Alimlər iş zamanı müəyyən ediblər ki, tək yaradılan üz Labeled Fa ilə üzlərin 20%-ni təqlid edə bilir.ces Massachusetts Universitetinin Wild (LFW) - üz tanıma sistemlərinin inkişafı və sınaqdan keçirilməsi üçün istifadə edilən birgə açıq verilənlər bazası və İsrail sistemi üçün istinad bazası. Bildiyiniz kimi, o, tez-tez şəxsiyyət tanıma sistemlərini sınaqdan keçirmək üçün istifadə olunur.
Yeni üsul, maşın öyrənmə sisteminə imtiyazlı giriş səviyyəsini tələb edən Siena Universitetinin oxşar son işini təkmilləşdirir. Bunun əksinə olaraq, yeni üsul ictimaiyyətə açıq materiallardan ümumiləşdirilmiş xüsusiyyətləri götürür və onları çoxlu sayda nümunələri əhatə edən üz xüsusiyyətləri yaratmaq üçün tətbiq edir. Müxtəlif şəraitlərdə alimlər yalnız 40 yaradılan fotoşəkilin köməyi ilə insanların 60%-dən 9%-ə qədərinin “müsbət” eyniləşdirilməsinə nail ola bildilər.
Bu yanaşmada StyleGAN autentifikasiya sisteminin tələb etdiyi ən geniş və ən ümumiləşdirilmiş üz xüsusiyyətlərini tapmaq vacibdir, çünki əvvəlcə yüksək ölçülü məlumatlara yönəldilmiş (təəccüblü şəkildə) qara qutu optimallaşdırma metodu kimi istifadə olunur.
Məqalədə deyilir ki, “üz əsaslı autentifikasiya hətta hədəfin şəxsiyyəti haqqında heç bir məlumat olmadıqda belə son dərəcə həssasdır” və tədqiqatçılar onların təşəbbüsünü üz tanıma sistemlərinin sındırılması metodologiyasına uyğun yanaşma kimi görürlər.
Həmçinin oxuyun:
- Süni intellekt NASA-ya Günəşin tədqiqində kömək edir
- Aİ ictimai yerlərdə sifətin tanınmasını tənzimləməyə çalışır