"Замазывание" объектов на фотографиях больше не является стопроцентной гарантией приватности. Ученые из Корнелльского и Остинского университетов разработали алгоритм, позволяющий восстановить детали — лица людей, номера машин и домов — на фотографиях, где эта информация была намерено скрыта, vesti.ru.
Техника "замазывания" или "заблеривания" — от английского blur (размывать) — используется повсеместно. В частности, в целях сохранения приватности лица людей на сервисе Google Street View должны быть замазаны. Загружающие видео на YouTube могут воспользоваться встроенным в сервис инструментом и также сделать неузнаваемыми выбранных участников съемки.
Новый алгоритм, основанный на методе нейронных сетей и обученный на большой выборке данных, практически во всех случаях распознает печатные и написанные от руки буквы. С лицами чуть сложнее — компьютер может лишь приблизительно восстановить облик. Другое дело, если поиск задан по конкретному человеку: имея объект для сравнения, алгоритм может точно определить, есть он под "замазкой" или нет.
Отметим, что в основе работы ученых лежат не коммерческие, закрытые продукты, а программное обеспечение с открытым кодом, находящееся в общем доступе. А это означает, что в ближайшее время онлайн-сервисам, которые пытаются отделить ботов от настоящих живых пользователей, возможно, придется искать новые инструменты.
Сейчас для этого, как правило, используют так называемую капчу — картинку с произвольным набором символов, которые размыты, нечетки или нарисованы на пестром фоне. До сих пор считалось, что эти символы, легко различимые человеком, не могут быть распознаны программой. Теперь, это, похоже, не так. Да и самим пользователям, которые хотят сохранить инкогнито, придется более тщательно маскировать свои лица на фотографиях и видеозаписях.
