Израилден келген изилдөөчүлөр "чебер" жүздөрдү - ар бири бир нече идентификатордун образын чагылдыра ала турган жүздөрдүн сүрөттөрүн жаратууга жөндөмдүү нейрон тармагын иштеп чыгышты. Иш Генеративдик атаандаштык тармагы (GAN) StyleGAN - үч алдыңкы бетти таануу тутумунун жардамы менен синтезделген 40 гана бетти колдонуу менен калктын 9% дан ашыгы үчүн мындай "башкы ачкычтарды" жаратууга мүмкүн экенин көрсөтүп турат. Изилдөө Тель-Авивдеги илимий мекемелер менен бирдикте жүргүзүлдү.
Окумуштуулар иштин жүрүшүндө бир гана пайда болгон бет Белгиленген Fa менен жүздөрдүн 20% туурай аларын аныкташкан.ces Массачусетс университетинин Wild (LFW) - жүзүн таануу системаларын иштеп чыгуу жана сыноо үчүн колдонулган биргелешкен ачык маалымат базасы жана Израил системасы үчүн маалымдама базасы. Белгилүү болгондой, ал көбүнчө инсандыкты таануу системаларын сыноо үчүн колдонулат.
Жаңы ыкма Сиена университетинин жакында жасаган ушуга окшош иштерин жакшыртат, бул машина үйрөнүү системасына жетүүнүн артыкчылыктуу деңгээлин талап кылат. Ал эми, жаңы ыкма жалпыга жеткиликтүү материалдардан жалпыланган өзгөчөлүктөрдү алып, аларды көптөгөн учурларды камтыган бет өзгөчөлүктөрүн түзүү үчүн колдонот. Ар кандай шарттарда окумуштуулар 40 гана фотосүрөттүн жардамы менен адамдардын 60%дан 9%ке чейин "позитивдүү" идентификацияга жетише алышкан.
Бул мамиледе StyleGAN башында жогорку өлчөмдүү маалыматтарга багытталган (таң калыштуу эмес) кара кутуча оптималдаштыруу ыкмасы катары колдонулат, анткени аутентификация системасы талап кылган эң кеңири жана жалпыланган бет өзгөчөлүктөрүн табуу маанилүү.
Документте айтылгандай, "бетке негизделген аутентификация максаттуу адамдын инсандыгы жөнүндө маалымат жок болгондо да өтө аялуу" жана изилдөөчүлөр алардын демилгесин бетти таануу системаларын хакердик методологияга ылайыктуу ыкма катары көрүшөт.
Ошондой эле окуңуз:
- Жасалма интеллект НАСАга Күндү изилдөөдө жардам берет
- Евробиримдик коомдук жайларда жүзүн таанууну жөнгө салууга аракет кылууда