Нейронная сеть способна «увидеть» объект на картинке, сопоставив его с оригиналом.
Исследователи из Техасского университета разработали систему машинного обучения, которая способна идентифицировать замазанные лица и текст, передает Хроника.инфо со ссылкой на ZN.UA.
Пока что система не умеет «размыливать» картинку, но вполне способна идентифицировать замазанный объект, сопоставив его с оригиналом. В ходе испытаний нейронная сеть смогла распознать 80-90% обработанных изображений на YouTube и 50-70% изображений, замазанных с помощью фоторедакторов.
Читайте также: Программисты научились распознавать размытые лица
А вот в случае с картинками, обработанными с помощью инструмента шифрования P3 (Privacy-Preserving Photo Sharing) точность составила всего около 17%.
