Пт, 28 Авг
Создатели «Уоллеса и Громита» выпустят кукольный мультсериал по Pokémon для Disney+ Кино/Сериалы 28.08.2026 21:56
Стартовала открытая бета Call of Duty: Modern Warfare 4 — с сюжетной кампанией и версией для Nintendo Switch 2 Игры 28.08.2026 21:46
В Minecraft перенесли Лордран из Dark Souls: с боссами, душами, прокачкой и кооперативом Игры 28.08.2026 21:15
Z.ai выложила в открытый доступ веса нейросети GLM-5.3 для программирования и ИИ-агентов Нейросети 28.08.2026 20:37
Дизайнер создал «цифровой камуфляж», скрывающий человека от алгоритмов компьютерного зрения НейросетиТехнологии 28.08.2026 20:29
iPhone 17 Pro сбросили из стратосферы с высоты 30,6 км: смартфон выжил и установил рекорд Гиннесса ГаджетыТехнологии 28.08.2026 20:23
Заменители сахара связали с ускоренным старением мозга: результаты 8-летнего исследования на 12 000 человек Наука 28.08.2026 20:13
Microsoft предложила Голливуду пакет прав на экранизацию своих культовых игр за $300 млн ИгрыКино/Сериалы 28.08.2026 20:12
Porsche вернёт бензиновые моторы в компактный класс: преемник кроссовера Macan выйдет в 2028 году Автомобили 28.08.2026 20:01
Цены на видеокарты снова растут: поставки сокращаются на 20%, а память дорожает из-за ИИ-бума IT-бизнес 28.08.2026 19:51
Android 17 скроет посещаемые сайты от операторов и заблокирует сканирование домашней сети Софт 28.08.2026 18:35

Дизайнер создал «цифровой камуфляж», скрывающий человека от алгоритмов компьютерного зрения

Max Ivanov · 28.08.2026 20:29 · 2 минуты чтения

Немецкий художник и исследователь Симон Векерт представил проект Digital Camouflage — гавайскую рубашку со специальным генеративным принтом, который сбивает с толку системы машинного зрения. Во время тестов алгоритмы детекции переставали распознавать владельца одежды как человека, продолжая при этом фиксировать в кадре всех остальных прохожих.

ИИ против ИИ: как создавался состязательный узор

Внешне рубашка выглядит как обычная яркая одежда с абстрактным геометрическим узором. Однако подбор форм, контрастов и цветовых пятен разрабатывался с помощью состязательного цикла (adversarial loop).

Как поясняет портал CreativeApplications, процесс генерации строился по следующему принципу:

  • нейросеть создавала вариант принта;
  • рисунок тестировали на моделях машинного зрения для проверки уровня уверенности детектора;
  • алгоритм вносил микроизменения в контраст и формы до тех пор, пока вероятность обнаружения человека не падала ниже критического порога.

Фактически один искусственный интеллект помог сформировать камуфляж для обмана другого ИИ.

Механика оптического обмана детекторов

Современные детекторы объектов не воспринимают изображение целостно, как человек. Нейросети вычисляют статистические паттерны: соотношение линий плеч и головы, геометрию силуэта, переходы светотени и текстуры.

Сложный принт Digital Camouflage дробит визуальные контуры туловища. Как отмечает издание PetaPixel, алгоритм больше не может объединить разрозненные визуальные маркеры в единый класс person. На демонстрационных видео вокруг всех прохожих стабильно загораются рамки захвата цели, тогда как человек в рубашке остаётся для системы «невидимым».

Детекция силуэта против распознавания лиц: ключевые ограничения

На официальном сайте проекта автор прямо указывает на технические рамки эксперимента:

  • Защита работает против систем детекции: камуфляж тестировали на популярной открытой архитектуре YOLO, предназначенной для первичного обнаружения объектов в кадре;
  • Это не блокировщик Face Recognition: если оптика сфокусируется на открытом лице, специализированный биометрический алгоритм всё равно сможет провести идентификацию.

Поводом для создания проекта стало развёртывание системы «умного» видеонаблюдения на площади Коттбуссер Тор в Берлине, где за порядком следят около 30 камер с анализом поведения прохожих. Векерт подчёркивает, что его работа не тестировалась на закрытом государственном софте полиции, поэтому Digital Camouflage остаётся в первую очередь художественным высказыванием о приватности, а не гарантированным средством ухода от слежки.

Нравится ВсёЗависло?

Добавьте нас в предпочитаемые источники Google, чтобы чаще видеть наши новости.

Поделиться

Оставить комментарий