Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Университетские исследователи разработали методику, позволяющую внешнему наблюдателю с ограниченным обзором узнать, сколько людей в комнате и чем они заняты. Как оказалось, источником информации может стать даже пустая стена, если ты вооружен видеокамерой с высоким разрешением и ИИ-анализатором, умеющим выделять нужный сигнал из шума при еле различимом изменении освещения.

Чтобы доказать такую возможность, в Массачусетском технологическом институте (MIT) провели обучение двух сверточных нейросетей на наборах данных, полученных при проигрывании 20 различных сценариев поведения человека. В итоге исследователям удалось повысить точность прогнозирования до 94%. Результаты работы будут представлены на Международной конференций по машинному зрению (ICCV 2021), которая стартует в понедельник, 11 октября, в режиме онлайн.

«Когда человек ходит по комнате, он частично заслоняет собой свет, и на стенах колышутся легкие, едва различимые тени, — пояснил один из соавторов исследования для Scientific American. — Если одежда яркая, может появиться приглушенный отблеск. Однако эти слабые сигналы обычно тонут в потоке света из основного источника, и при видеонаблюдении этот шум надо как-то убрать, чтобы он не мешал следить за объектом».

Исследователям удалось разделить световой шум и полезную информацию, а также вычленить ложные сигналы — тени от мебели и других неподвижных предметов. При видеосъемке пустых стен комнаты все лишние составляющие отсеивались в реальном времени.

Эксперименты проводились в различных помещениях, с разным числом объектов наблюдения, которые действовали по заданному сценарию, стараясь не попасть в объектив. Отснятые видеоматериалы прогонялись через модель машинного обучения; в итоге система научилась без калибровки уверенно определять количество людей и их активность в любой комнате.

 

При плохом внутреннем освещении или мерцающем свете (такое бывает, когда в комнате включен телевизор) созданная в MIT система работает хуже. К недостаткам можно также отнести тот факт, что для подобного соглядатайства нужна видеокамера с высоким разрешением: обычная цифровая камера создает много фонового шума, а возможности смартфона в этом плане слишком слабы.

Предложенный MIT вариант продвинутой слежки могут по достоинству оценить военные или контрразведка. Исследователи также считают, что их метод можно использовать и в мирных целях — например, для обнаружения пешеходов в местах с плохим обзором (на крытых парковках и автостоянках) или для присмотра за пожилыми людьми, которые могут внезапно почувствовать себя плохо или даже упасть.

Подпишитесь на новости

Google поддержит единый запрет на обучение ИИ через robots.txt

Владельцам сайтов обещают упростить отказ от использования их материалов для обучения нейросетей. Google поддержит общий механизм в robots.txt: вместо отдельных инструкций каждому ИИ-провайдеру можно будет задать единую настройку для участников инициативы.

О планах компания сообщила в блоге Search Central. Поддержку механизма намерены запустить в 2027 году.

В основе лежат разработки рабочей группы AIPREF при IETF. В robots.txt появится общий маркер политики, который позволит обозначить предпочтения сайта относительно обучения ИИ.

Google планирует трактовать запрет через такой маркер аналогично запрету Google-Extended, если отдельная инструкция для него не задана. При этом существующие настройки для конкретных компаний сохранятся: можно будет установить общее правило и отдельно уточнить условия для отдельных провайдеров.

Для издателей это потенциально меньше возни с растущим списком ИИ-ботов. Но универсального технического щита здесь нет: robots.txt сообщает правила использования контента, а не перекрывает доступ к серверу. Эффект зависит от того, какие компании поддержат механизм и будут соблюдать инструкции.

Инициатива пока остаётся предложением, которое продолжат дорабатывать и стандартизировать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru