Рейтинг@Mail.ru

Нейронная сеть «научилась» распознавать объекты, замазанные на фотографиях

Катерина Лысенко, опубликовано 20 сентября 2016 г.

Рубрика: Новые технологии

Очень часто для того, чтобы сохранить информацию на изображении в тайне, объекты «замыливались» и ни одна система не могла распознать, что же на самом деле было изображено. Однако теперь этот способ может оказаться не таким действенным, как раньше – исследователи из Техасского университета создали систему машинного обучения, способную идентифицировать не только замазанные лица, но и текст.

neironnaja_set

Человек, который смотрит на размытую картинку, не способен распознать то, что на ней изображено, а вот нейронной сети это под силу. При этом, она справляется с задачей безошибочно. Нейронную сеть научили «видеть» даже сквозь пикселизацию и узнавать, что скрывает сервис YouTube инструментом размытия. Система не может сама «размывать» изображение, но вот определить, что находится под «размытием» — запросто. Исследователи взяли за основу разработки открытую программную платформу машинного обучения Torch и соединили ее с алгоритмами распознавания лиц и текста, после чего начали обучение нейронной сети.

Точность распознавания составляет 80-90%, если речь идет о роликах на YouTube и 50-75% – для картинок, обработанных при помощи фоторедакторов. Самым сложным для системы оказалось распознать изображения, обработанные инструментом шифрования P3 – 17% точности.