内盖夫本古里安大学的一项新研究发现计算生成的化妆模式,可以绕过面部识别软件。数字和物理应用的化妆可以欺骗部分面部识别系统,成功率高达 98%。
据了解,在实验中,研究人员将 20 名志愿者列入黑名单,方便系统标记身份。然后研究人员使用 YouCam Makeup 的自拍应用程序,根据面部可识别区域的热图,对面部图像进行数字化成像。接着化妆师用化妆品在志愿者身上模拟数字化妆,测试目标模型在实际情况下的反应。
据悉,研究人员在一个模拟现实世界的场景中对这一技术进行测试。志愿者会走过配备了两个摄像头的走廊,评估系统会在此时进行识别。
该研究的主要作者、博士生尼赞・盖坦表示:“我对这项研究的结果感到惊讶,化妆师只是依据图像中的花样,把它复制到人脸上。这种复制并不精确,但它仍然有效。”
论文得出的结论是:“这一技术在 FaceNet 模型和 LResNet 模型上的数字实验都取得了 100% 的成功。在物理实验中,47.6% 的参与者没有化妆,33.7% 的参与者没有化妆。使用这种方法的人只在 1.2% 的帧中被识别出来。“
另外,论文还提到:“假如我们在一个黑箱场景中,那么我们就无法访问目标 FR 模型、其架构和任何参数,因此,攻击者的选择是在被摄像机捕获之前改变他/她的脸。”
有意思的是,研究人员并不是第一个用化妆品欺骗面部识别系统的人。
早在 2010 年,艺术家亚当・哈维的 CV Dazzle 项目就展示了一系列旨在挫败算法的妆容,艺术家的灵感来自第一次世界大战中海军舰艇使用的“炫目”伪装。
还有很多研究,在通过数字模拟来绕过面部识别系统,比如通过创建模仿他人的“主人脸”。这篇论文引用了一片内容为:可以在帽子上贴可打印的贴纸绕过面部识别系统,另一项研究则是打印眼镜框。
虽然这些方法可能会在面部识别算法面前隐藏某人,但它们的副作用是让你在人群中非常显眼,比如你试图去机场。
有关人士表示:”我通常不太相信现在的面部识别技术,面部识别这个领域有很多问题。但我认为这项技术正在变得越来越好。”
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