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AIに認識されにくくするカモフラージュのアルゴリズムを「UNLABELED」が採用｜fabcross
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Qosmoは2021年10月20日、身につけるだけでAI監視カメラに人として認識されにくくすることを可能にするテ... Qosmoは2021年10月20日、身につけるだけでAI監視カメラに人として認識されにくくすることを可能にするテキスタイルパターンを開発。テキスタイルレーベル「UNLABELED」に採用されたと発表した。 物体認識AIアルゴリズムの精度向上の研究において、その認識精度を狂わせる対象物への理解は重要な課題だ。特定の物体が映り込むことで認識精度が大きく影響されれば、社会実装後の機能にも支障が出る可能性がある。 同社は2018年にGoogleの研究者が発表したアルゴリズム「Adversarial Patch」に着目。これを応用することで任意の対象に対するAIの認識妨害や、異なる対象として誤認識させるパターンを開発した。また、衣服としての活用や「カモフラージュ」のモチーフを念頭に置きながらも、人としての認識率の低下を大きくするための実験を実施した。 UNLABELEDは、同社がDentsu Lab
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2021/10/25 リンク