{"id":190636,"date":"2022-05-12T10:04:00","date_gmt":"2022-05-12T07:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/?p=190636"},"modified":"2022-10-23T06:02:19","modified_gmt":"2022-10-23T03:02:19","slug":"silmillae-on-se-tutkijat-voivat-havaita-syvaevaeaerennoeksiae-uudella-tekoaelytyoekalulla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/silmillae-on-se-tutkijat-voivat-havaita-syvaevaeaerennoeksiae-uudella-tekoaelytyoekalulla\/","title":{"rendered":"Silmill\u00e4 on se: tutkijat voivat havaita syv\u00e4v\u00e4\u00e4renn\u00f6ksi\u00e4 uudella teko\u00e4lyty\u00f6kalulla"},"content":{"rendered":"

Shu Hu\/Yuezan Li\/Siwei Lyu, Buffalon yliopisto<\/a><\/p>\n

Buffalon yliopiston<\/a> tietotekniikan tutkijoiden luoman uuden teko\u00e4lyty\u00f6kalun<\/a> ansiosta voimme nyt havaita muotokuvatyylisi\u00e4 syv\u00e4v\u00e4\u00e4renn\u00f6ksi\u00e4 94 %:n tarkkuudella. Miten ty\u00f6kalu tekee t\u00e4m\u00e4n? Analysoimalla kuvattavan henkil\u00f6n jokaisessa sarveiskalvossa n\u00e4kyvi\u00e4 valon heijastuskuvioita, joiden pit\u00e4isi n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 samalta, ei erilaisilta.<\/a><\/p>\n

Sarveiskalvoissa on peilim\u00e4inen pinta, jolla pit\u00e4isi olla samanlainen heijastusmuoto, joka johtuu huoneen tai alueen valaistuksesta, jossa ne ovat. Oikeissa kuvissa silmiss\u00e4 on aina l\u00e4hes identtinen heijastuskuvio. Deepfake -kuvat \u2013 joita generatiiviset vastustajaverkostot (GAN)<\/a> luovat<\/a> \u2013 eiv\u00e4t kuitenkaan yleens\u00e4 pysty syntetisoimaan t\u00e4sm\u00e4llisesti samankaltaisuutta, vaan luovat sen sijaan ainutlaatuisia ja ep\u00e4johdonmukaisia \u200b\u200bheijastuksia jokaisesta sarveiskalvosta, joskus jopa yhteensopimattomilla paikoilla.<\/a><\/p>\n

AI-ty\u00f6kalu kartoittaa sitten kasvot<\/a>, skannaa silm\u00e4t ja analysoi heijastuksen kummassakin silm\u00e4ss\u00e4. Sitten se luo samankaltaisuusmittarin pistem\u00e4\u00e4r\u00e4n, joka m\u00e4\u00e4ritt\u00e4\u00e4 sen todenn\u00e4k\u00f6isyyden, ett\u00e4 kuva on todellinen syv\u00e4v\u00e4\u00e4renn\u00f6s. Mit\u00e4 pienempi pistem\u00e4\u00e4r\u00e4, sit\u00e4 suurempi on mahdollisuus, ett\u00e4 kuva on syv\u00e4 v\u00e4\u00e4renn\u00f6s. Ty\u00f6kalu osoittautui tehokkaaksi skannattaessa syv\u00e4v\u00e4\u00e4renn\u00f6ksi\u00e4 This Person Does Not Exist<\/a> -sivustolla, joka on t\u00e4ynn\u00e4 StyleGAN2-arkkitehtuuria k\u00e4ytt\u00e4vien v\u00e4\u00e4rennettyjen ihmisten kuvia.<\/p>\n

Ty\u00f6kalun luoneet tutkijat huomasivat kuitenkin, ett\u00e4 sill\u00e4 on joitain rajoituksia, joista t\u00e4rkein on, ett\u00e4 se luottaa siihen, ett\u00e4 molemmissa silmiss\u00e4 n\u00e4kyy heijastunut valonl\u00e4hde. Jos joku r\u00e4p\u00e4ytt\u00e4\u00e4 tai r\u00e4p\u00e4ytt\u00e4\u00e4, se ei todenn\u00e4k\u00f6isesti toimi; ei my\u00f6sk\u00e4\u00e4n, jos kohde on osittain k\u00e4\u00e4nnetty eik\u00e4 katso suoraan kameraan, koska se on osoittautunut onnistuneeksi vain muotokuvissa. Lis\u00e4ksi kuka tahansa tarpeeksi taitava Photoshopissa saattaa pysty\u00e4 korjaamaan n\u00e4m\u00e4 ep\u00e4johdonmukaisuudet, mik\u00e4 todenn\u00e4k\u00f6isesti tekisi teko\u00e4lyty\u00f6kalusta hy\u00f6dytt\u00f6m\u00e4n.<\/p>\n

N\u00e4ist\u00e4 rajoituksista huolimatta ty\u00f6kalu on edelleen suuri askel eteenp\u00e4in t\u00e4m\u00e4n tyyppisess\u00e4 tekniikassa. Se ei tuhoa kehittyneit\u00e4 syv\u00e4v\u00e4\u00e4renn\u00f6ksi\u00e4 l\u00e4hiaikoina, mutta se voi havaita yksinkertaisempia ja luoda pohjan tehokkaammalle tunnistusteknologialle tulevaisuudessa, joka toimii rinnalla nykyisten kykyjemme havaita \u00e4\u00e4ni-<\/a> ja videodeepfake<\/a>.<\/p>\n

The Next Webin<\/a> kautta<\/a><\/p>\n

: www.reviewgeek.com<\/a><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Buffalon yliopiston tietotekniikan tutkijoiden luoman uuden teko\u00e4lyty\u00f6kalun ansiosta voimme nyt havaita muotokuvatyylisi\u00e4 syv\u00e4v\u00e4\u00e4renn\u00f6ksi\u00e4 94 %:n tarkkuudella. Miten ty\u00f6kalu tekee t\u00e4m\u00e4n? Analysoimalla kuvattavan henkil\u00f6n jokaisessa sarveiskalvossa n\u00e4kyvi\u00e4 valon heijastuskuvioita, joiden pit\u00e4isi n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 samalta, ei erilaisilta.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":183343,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[621,725],"tags":[],"class_list":["post-190636","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sovellukset","category-uutinen"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190636","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=190636"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190636\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/183343"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=190636"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=190636"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/geek.mediadoma.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=190636"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}