Tìm ra cách đánh lừa thuật toán nhận diện khuôn mặt

Hình in nên được đặt ở ngang thân người, ở trung tâm của khung hình chữ nhật, nơi các thuật toán kết luận đó là cơ thể con người - Ảnh : Thys et Al
Theo các nhà khoa học Bỉ, bằng cách in một hình đặc biệt trên áo là có thể khiến cho các hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng thuật toán học máy bị đánh lừa và chiêu này có thể áp dụng cho quần áo, túi xách hoặc đồ vật khác như xe hơi, hành lý, hộp đồ - mà thuật toán đã từng học để nhận biết.

Theo ZDnet, các nhà khoa học Bỉ đã phát triển thành công công nghệ tàng hình che mắt thuật toán nhận diện khuôn mặt. Tất cả thật đơn giản và kỳ diệu khi chỉ cần in một hình đặc biệt trên áo là có thể khiến cho các hệ thống quan sát sử dụng thuật toán học máy bị đánh lừa.

Nhu cầu lảng tránh ánh mắt của mọi hệ thống nhận diện khuôn mặt đang trở nên cấp thiết hơn khi công nghệ này ngày càng phát triển. Trong vài tháng, các nhà khoa học từ Đại học Công giáo Leuven (Bỉ) đã thử nghiệm ý tưởng đặt một hình ảnh bị bóp méo lên trên hình ảnh của một người, từ đó làm cho các thuật toán học máy nhận ra các hình ảnh đó là đối tượng không thể phân loại. Họ đã thử nhiều bản in và thấy rằng các hình ảnh được tạo ngẫu nhiên và trải qua một số bước xử lý thì có kết quả tốt nhất.

Yêu cầu chính cho bản in là khả năng quan sát của các camera. Do đó, hình in nên được đặt ở ngang thân người, ở trung tâm của khung hình chữ nhật, nơi các thuật toán kết luận đó là cơ thể con người. Một nhân viên thực thi pháp luật xem bản ghi hình vẫn có thể nhận dạng khuôn mặt nghi phạm, nhưng đối với trí tuệ nhân tạo, khuôn mặt đó sẽ trở nên vô hình.

Bằng cách đó có thể lấy một mẫu hình áp dụng cho quần áo, túi xách hoặc đồ vật thể khác và ta có thể ẩn khỏi sự phát hiện không chỉ người, mà cả các vật thể khác như xe hơi, hành lý, hộp đồ mà thuật toán đã từng học để nhận biết.

Hiệu quả lảng tránh thuật toán nhận diện khuôn mặt hiện tại chưa hiệu quả ở mức 100% nếu hình ảnh không hiển thị đầy đủ hoặc ở một góc với camera, trong những trường hợp này trí tuệ nhân tạo đôi khi họ vẫn nhận diện được khuôn mặt người. Tuy nhiên, các nhà phát triển tin rằng trong tương lai họ sẽ có thể khắc phục thiếu sót này.

Vũ Trung Hương


Loading...

BÌNH LUẬN BÀI VIẾT


Bình luận0

Cảm ơn bạn đã gửi ý kiến.

Bạn đã gửi ý kiến cho bài viết này.