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    前沿 | 當馬賽克被AI看穿,我們的隱私將藏于何處?

    時間:2019-04-20

    為了好好打碼,AI沒閑著



    “馬賽克”是英文單詞“mosaic”一詞的音譯,其本為一種鑲嵌工藝,呈塊狀,源于古希臘。而人們對圖像進行區域性模糊處理的方法就是,將特定區域的色階細化,并造成色塊打亂的效果。這樣的色塊就像一個個小方格,與馬賽克非常相似。因此,這種圖像模糊處理就被稱為馬賽克。



    其實更簡單點說,就是調低圖像分辨率。本來一張臉可以細分為1000萬個像素點,現在給你變成10個,你還能認出來嗎?


    所以,我們說碼打得重不重,就是看分辨率調低的程度如何。


    既然是圖像處理,馬賽克自然基本有兩種場景:圖片和視頻。


    給圖片打碼基本上不存在什么難度,由于圖片是靜態的,因此選中區域,直接操作就可以。但涉及給動態視頻打碼的時候,技術難度就出來了。


    視頻是由一幀一幀的圖片組成的,看起來要解決這個問題最直接的方式就是對每一幀圖片都打碼,然后組合在一起,視頻打碼就大功告成。但顯然不太可能。傳統的電影膠片一秒鐘有24幀,即便是處理一個5分鐘的視頻,也要處理上千張圖片,活干完估計看什么都成馬賽克了。


    為此,人們也是想了很多辦法。YouTube曾推出過一款自定義模糊工具,用戶們可以通過該工具對自己的車牌號、門牌號、銀行卡等一系列隱私內容打碼。表面上來看,技術小白也能夠輕松打上馬賽克。但尷尬的是,這款工具很容易擴大打碼范圍,比如你給車牌打個碼,很可能整個車頭都沒了;要給自己的臉打個碼,可能會連累到整個身體一起模糊。




    而微軟開發的打碼工具可能會跟蹤得更加精準。該工具基于人工智能技術打造:通過建立一個深度學習神經網絡,其可以精準檢測到視頻中的人臉,從而實現跟蹤。并且為了避免對視頻中其他人物的“誤碼”,其能夠實現對不同人臉的識別。通過這一套流程,人工智能打碼的表現還不錯。


    利用人工智能打碼可以說是打碼技術的一大進步,人們不必一幀一幀地進行圖像處理,也不必使用笨笨的視頻處理軟件對視頻片段進行提取、復制、渲染、跟蹤,也就在很大程度上避免了會時不時出現馬賽克跟不上目標移動速度而導致暴露的情況出現。


    可是,馬賽克帶著保護隱私的目的而來,卻更激發了人們對背后真實內容的好奇心。AI打碼沒閑著,還有一群“解碼”的人也是忙忙碌碌。


    以子之矛攻子之盾:看起來AI似乎更擅長“解碼”



    解碼的邏輯也很簡單:既然你馬賽克是模糊圖像處理,那我給你清晰化不就完了嗎?


    不久前英偉達、芬蘭阿爾托大學和麻省理工就聯合開發了一項技術,利用AI可以在幾毫秒內對模糊圖像進行精細化處理。事實上,類似的模糊圖片處理技術有很多,對其而言,處理一些打碼層級較低的圖片可能還有點做用,稍微復雜點兒就要靠邊站了。


    當然也有人正兒八經地干馬賽克消除技術的研發。




    得克薩斯大學2016年曾經開發出一種消除馬賽克的手段,能夠有效地穿透馬賽克的遮擋,從而識別出圖片信息。技術人員通過建立一個面部和文字識別系統,利用網絡上的圖片對其進行訓練,最終對模糊視頻中人臉還原準確率達到80%以上,對經過嚴重馬賽克處理的人臉也可以實現50%左右的正確還原率。


    能做到這個程度,應該說足夠引起那些隨隨便便就打打碼的人的警惕了。


    而去年谷歌則來個了更狠的。就在微軟推出人臉識別的移動打碼之后,谷歌宣布,通過采用全新的像素遞歸超分辨率技術,Google brain已經獲取了圖像高低像素之間的變化規律,因此可以實現對打碼內容的更精準匹配。比如學到紅的是嘴唇之后,它就會把相應的部分還原成嘴唇。




    也就是說,通過學習和訓練,Google brain可以針對馬賽克“腦補”出照片中人臉的原貌。


    看起來谷歌是很不給微軟面子啊……


    相信宅男朋友們已經躍躍欲試,巴不得谷歌趕緊把這項技術推到實際應用當中,免得一次又一次在希望和失望之間輾轉反側了。


    但客觀來說,打碼實際上是對圖片的一種不可逆的損害行為。因此,與其說對圖片的“還原”,更準確的說法應該是“猜測”。利用人工智能對馬賽克圖片進行通俗意義上的還原處理,一個必要的條件就是大量的圖片對比。無論是得克薩斯大學還是谷歌都是如此,這也就意味著在缺乏原圖素材的情況下,人工智能也只能是無限地接近原圖。


    當馬賽克被擊穿,我們的隱私還安全嗎?



    但是,接近就意味著可能,或者說不一定與原圖相同,但可以做到高度相似。從這個角度上來說,馬賽克消除技術的出現無疑會對我們文章開頭提到的隱私安全問題產生巨大威脅。


    為了應對這種誰也不愿意看到的可能,我們或許可以考慮以下幾種方式。


    第一,對進行圖像加密修改。得克薩斯大學雖然對模糊視頻和打碼視頻的識別率很高,但對采用了南加州大學開發的P3技術(Privacy-Preserving Photo Sharing,隱私保護照片共享)修改的圖像卻僅僅只有17%的識別正確率。該技術正是為保證照片在互聯網時代傳播的安全性而研發。類似的技術還有很多,其通過對照片的細節特征進行修改,可以誤導人工智能猜測的方向,從而保護隱私安全。


    第二,改變打碼形式。西蒙弗雷澤大學的研究人員提出了一種利用人工智能將需要打碼的人臉藝術化的方法。通過這種方式,其可以表現出說話人的情緒特征,使視覺效果變得不那么干巴巴的。畢竟總是看著一片馬賽克晃來晃去視覺感受確實不那么好。




    而且,經過抽象畫處理的人臉,看起來應基本跟人臉沒什么太大的關系了……如果谷歌還想識別的話,恐怕要在更為復雜的抽象派藝術畫作上好好費點力氣,估計沒個十年八年可能出不了師。


    第三,采用極端“打碼”。馬賽克圖片之所以能被“還原”,一方面在于分辨率降低的程度不夠,二是打碼之后的圖片仍然會具備一定量的原圖特征。那么,想要不被認出來,干脆就粗暴地遮蓋吧。往臉上貼個黑條、打個白光,或者想要表達情緒的話蓋個大表情包之類的,人工智能應該是沒有辦法了。但是這招還是謹慎使用,畢竟相較一個大黑條在視頻上飄來飄去,還是馬賽克舒服一點。


    當然,面對馬賽克消除技術我們也不必過于焦慮和緊張。一方面其技術成熟度還遠遠不夠,目前還局限于對人臉的識別“還原”,文字、商標等尚未涉及;另一方面圖像模糊清晰化技術在很多場景性都是有積極意義的,比如刑偵案件中關鍵圖片的復原、考古資料的清晰化,甚至家里翻新個老照片等。


    與模糊圖片清晰化處理相比,顯然破解馬賽克是最難的一關。如果連馬賽克都能被斬于馬下,那日常的圖片、視頻的高清還原則更是不在話下。況且,如果最終馬賽克消除技術真的成熟,由于其能輕易戳穿隱私,勢必也將面臨法律、道德層面的制約。


    所以,在制約得當的情況下,馬賽克這種東西,該打還是得打。



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