Нейросеть будет заменять лица во имя приватности

Опубликовано at 17:57
16 0

Что-то подобное уже было в пророческом фильме «Помутнение» по Филипу Дику. Норвежские разработчики предложили использовать технологию замены лиц, известную также как «дипфейки», для сохранения приватности пользователей при обработке изображений.

Они создали нейросеть, качественно заменяющую настоящие лица на другие, что позволяет сохранить распределение данных на изображении. Обычно для этих целей лицо размывают или закрывают черным прямоугольником, что в современном мире уже не очень эффективно как метод соблюдения приватности.

Есть и юридический плюс: генеративная нейросеть, отвечающая за синтез области с лицом, не получает исходного лица, что позволяет обходить европейский Общий регламент по защите данных (GDPR).

Как это работает: Разработчики использовали связку из нескольких популярных в области обработки изображений алгоритмов. Сначала исходный снимок с человеком или несколькими людьми подается на нейросеть S3FD, размечающую на снимке прямоугольные области с лицами. Затем нейросеть Mask R-CNN размечает для обнаруженных лиц ключевые точки: глаза, уши, плечи и нос.

Вычисление параметров лица необходимо для того, чтобы наложенное лицо имело реалистичное положение относительно тела, повторяющее оригинал. После того, как Mask R-CNN рассчитала ключевые точки, эти параметры кодируются в небольшое изображение. Затем области с лицами на исходном кадре закрашиваются серым цветом, а потом пиксели в нем меняют на случайные цвета. После этого такое анонимизированное изображение, не позволяющее однозначно идентифицировать человека, подается на генератор нейросети U-Net. В процессе работы нейросети на одном из слоев к основному изображению добавляется изображение, созданное из ключевых точек лица, что позволяет алгоритму точно и реалистично разместить новое лицо в кадре.

Сообщается, что в ходе исследования разработчики создали собственный датасет на основе датасета различных снимков YFCC-100M. В новый датасет входят 1,47 миллиона снимков, содержащий лица людей, причем они сняты в обычных условиях и расположены под разными углами к камере, а иногда и частично закрыты другими объектами. Каждое лицо в датасете выделено прямоугольной обводкой, а также на нем выделены ключевые точки. Авторы обучали нейросетевую модель на 40 миллионах снимков, полученных на основе датасета, в течение 17 дней.

Читайте также на АКБ:

Facebook и Microsoft будут бороться с фейками конкурсом фейковых видео

Deep fake-Бузова и -Нагиев разводят людей на реальные деньги

Новый рубеж Deep Fake: можно заставить человека в реальном видео говорить все что угодно

Подписываемся, следим @CyberAgency

Related Post

Компания по кибербезопасности Verisign хочет использовать блокчейн

Опубликовано - 27.10.2017 0
Компания Verisign, одна из старейших фирм в области кибербезопасности, изучает технологии в области блокчейн. Согласно заявлению на патент, опубликованному Бюро…

Скоро можно будет взломать закрытые криптоключи

Опубликовано - 10.11.2017 0
Наступает эра квантовых компьютеров, из-за этого факта системы шифрования, используемые для поддержки криптовалют, находятся в критическом положении. Шифрование криптовалюты обеспечивается…