Вт, 13 Жов
Для Cyberpunk 2077 створюють мод із розумними NPC — з ними можна розмовляти, подорожувати й давати доручення Ігри 10.10.2026 22:26
Платформу для порівняння нейромереж Arena оцінили в $3,1 млрд — за дев’ять місяців її вартість зросла на 82% IT-бізнесНейромережі 10.10.2026 22:20
Повний злив GTA VI чи криптошахрайство: хакер погрожує викласти сюжетну кампанію до релізу ІгриКрипто 10.10.2026 22:15
Вийшов трейлер фінального сезону «Ходячі мерці: Деріл Діксон» — прем’єра відбудеться в лютому 2027 року Кіно/Серіали 10.10.2026 22:12
Audi запатентувала шалену імітацію ДВЗ для електрокарів: вібрації, затримка газу та справжні іскри Автомобілі 10.10.2026 22:10
У Deadlock додали шахіста Соломона — онлайн гри вперше перевищив 262 тисячі людей Ігри 10.10.2026 20:42
Діабет від голоду, а не від цукру: чому вчені визнали діабет 5-го типу і чим він небезпечний Наука 10.10.2026 20:39
Акумулятор на 9000 мА·год та екран 185 Гц: OnePlus розсекретила флагман 16, але західні ринки його не побачать Гаджети 10.10.2026 20:35
За мотивами «Сутінків» випустили офіційну «Монополію» з Едвардом, Джейкобом і знайомими місцями саги Без категорії 10.10.2026 20:32
Безплатна заміна Photoshop просто в браузері: редактор ImageFlow навчився змінювати світло на готових фото Софт 10.10.2026 20:28
Передзамовлення Metro 2039 відкриються наступного тижня: колекційне видання отримає справжній шолом спартанця Ігри 10.10.2026 20:24

Дизайнер створив «цифровий камуфляж», що приховує людину від алгоритмів комп’ютерного зору

Max Ivanov · 28.08.2026 20:29 · 2 хвилини читання

Німецький художник і дослідник Симон Векерт представив проєкт Digital Camouflage — гавайську сорочку зі спеціальним генеративним принтом, який збиває з пантелику системи машинного зору. Під час тестів алгоритми детекції переставали розпізнавати власника одягу як людину, продовжуючи при цьому фіксувати в кадрі всіх інших перехожих.

ШІ проти ШІ: як створювався змагальний візерунок

Зовні сорочка виглядає як звичайний яскравий одяг з абстрактним геометричним візерунком. Однак підбір форм, контрастів і колірних плям розроблявся за допомогою змагального циклу (adversarial loop).

Як пояснює портал CreativeApplications, процес генерації будувався за таким принципом:

  • нейромережа створювала варіант принту;
  • малюнок тестували на моделях машинного зору для перевірки рівня впевненості детектора;
  • алгоритм вносив мікрозміни в контраст і форми доти, доки ймовірність виявлення людини не падала нижче критичного порога.

Фактично один штучний інтелект допоміг сформувати камуфляж для ошукування іншого ШІ.

Механіка оптичного ошукування детекторів

Сучасні детектори об’єктів не сприймають зображення цілісно, як людина. Нейромережі вираховують статистичні патерни: співвідношення ліній плечей і голови, геометрію силуету, переходи світлотіні та текстури.

Складний принт Digital Camouflage дробить візуальні контури тулуба. Як зазначає видання PetaPixel, алгоритм більше не може об’єднати розрізнені візуальні маркери в єдиний клас person. На демонстраційних відео навколо всіх перехожих стабільно загоряються рамки захоплення цілі, тоді як людина в сорочці залишається для системи «невидимою».

Детекція силуету проти розпізнавання облич: ключові обмеження

На офіційному сайті проєкту автор прямо вказує на технічні рамки експерименту:

  • Захист працює проти систем детекції: камуфляж тестували на популярній відкритій архітектурі YOLO, призначеній для первинного виявлення об’єктів у кадрі;
  • Це не блокувальник Face Recognition: якщо оптика сфокусується на відкритому обличчі, спеціалізований біометричний алгоритм усе одно зможе провести ідентифікацію.

Приводом для створення проєкту стало розгортання системи «розумного» відеоспостереження на площі Коттбуссер Тор у Берліні, де за порядком стежать близько 30 камер з аналізом поведінки перехожих. Векерт підкреслює, що його робота не тестувалася на закритому державному софті поліції, тому Digital Camouflage залишається насамперед мистецьким висловлюванням про приватність, а не гарантованим засобом уникнення стеження.

Подобається ВсеЗависло?

Додайте нас до улюблених джерел Google, щоб частіше бачити наші новини.

Додай нас у свій Google

Поділитися

Залишити коментар