Пт, 28 Сер
Творці «Воллеса і Громіта» випустять ляльковий мультсеріал за Pokémon для Disney+ Кіно/Серіали 28.08.2026 21:56
Стартувала відкрита бета Call of Duty: Modern Warfare 4 — із сюжетною кампанією та версією для Nintendo Switch 2 Ігри 28.08.2026 21:46
У Minecraft перенесли Лордран із Dark Souls: із босами, душами, прокачуванням і кооперативом Ігри 28.08.2026 21:15
Z.ai виклала у відкритий доступ ваги нейромережі GLM-5.3 для програмування та ШІ-агентів Нейромережі 28.08.2026 20:37
Дизайнер створив «цифровий камуфляж», що приховує людину від алгоритмів комп’ютерного зору НейромережіТехнології 28.08.2026 20:29
iPhone 17 Pro скинули зі стратосфери з висоти 30,6 км: смартфон вижив і встановив рекорд Гіннесса ГаджетиТехнології 28.08.2026 20:23
Замінники цукру пов’язали з прискореним старінням мозку: результати 8-річного дослідження за участю 12 000 осіб Наука 28.08.2026 20:13
Microsoft запропонувала Голлівуду пакет прав на екранізацію своїх культових ігор за $300 млн ІгриКіно/Серіали 28.08.2026 20:12
Porsche поверне бензинові двигуни до компактного класу: наступник кросовера Macan з’явиться у 2028 році Автомобілі 28.08.2026 20:01
Ціни на відеокарти знову зростають: постачання скорочується на 20%, а пам’ять дорожчає через бум ШІ IT-бізнес 28.08.2026 19:51
Android 17 приховає відвідувані сайти від операторів і заблокує сканування домашньої мережі Софт 28.08.2026 18:35

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.

Поділитися

Залишити коментар