From 1 to 100 pixels | Adam Harvey | TEDxVilnius

[Музыка]
около 12 лет назад Я переехал в Нью- Йорк
Город с надеждой, что я стану
фотограф понял, что я
не хотел делать фотографии
фотография для меня стала способом
обеспечение силы способом захвата
что-то вроде способа контроля
над другими людьми, так что несколько лет спустя я
начался другой путь, и я
начал изучать способы победить
фотографии, когда вы смотрите на это
слайд здесь вы видите компьютерное зрение
алгоритм, анализирующий изображение, ищущее
и в 2010 году я разработал это
проект концептуального концепта, размышляющий о
будущее в более машиночитаемом
мир, где анализируются наши лица
чаще и компьютерное зрение сейчас
осуществляет контроль над этими изображениями
захваченный фотографией и мне
фотографии, сделанные с помощью камеры
стало неотделимым два наблюдения
камеры, поэтому мой интерес отошел от
думать о том, как захватить мир
в качестве эксперимента , как это мы все
думать о том, как исчезнуть в
мир и что вы видите здесь
слева находится лицо и
вы можете увидеть , что по количеству
шкалы доверия, перекрывающие ее каждый
зеленая коробка представляет собой одно возможное лицо
и справа вы видите не много
так как это очень медленно
версия обнаружения лица воспроизводится через
вы видите, что справа
не обнаружено лица, и этот проект
выходит из своего рода обратная инженерия
способ, которым алгоритм обнаружения лица
работает, а затем подрывает его, используя
эта уязвимость через что-то низкое
затраты, которые могут быть простыми, такими как волосы
макияж или стиль моды
так что теперь давайте посмотрим через алгоритм
и посмотреть, что распознает лицо
алгоритм смотрит здесь, мы можем видеть
наложение тепловой карты, отображаемое слева
очень похоже на изображение и на
прямо на лицо, как изображение , важно
концепция для реализации с компьютерным видением
заключается в том, что нет такой вещи, как
абсолютное лицо, у вас есть только лицо
вроде и меньше, как и что ты делаешь
см. здесь, как это происходит через
чтение алгоритмов изображения и
это важная концепция для
понимаете, если вас интересует
создание способов исчезновения или типов
камуфляжа компьютерного зрения, который
камуфляж в этом случае
понимание порога обнаружения
в какой момент лицо становится не лицом
а затем выяснить, как
на один шаг ниже, я принял этот способ
мышление к другому виду изображений в
2013 здесь, глядя на тепловидение
тепловидение смотрит на жару
излучаемый телом, который испускает около 100
Ватты — это очень эффективный способ взглянуть
у кого-то на большом расстоянии и
особенно от беспилотного военного беспилотника
идея с этим проектом состоит в том, чтобы исследовать
есть способ исчезнуть, чтобы существовать
под этим порогом обнаружения
военное наблюдение и решение
эксперимент и провокация называются
stealth wear, и он смотрит на использование
покрытые серебром ткани для защиты
тепловая энергия, излучаемая телом и
здесь вы увидите название этого один
называли анти-дунную парангу преднамеренно
но здесь идея состоит в том, чтобы
воссоздать религиозную одежду в возрасте
массового наблюдения и военных
наблюдения и думать об этом
обеспечить разделение между человеком
и Бог, обеспечивающий разделение между
и гул, а также хиджаб, как
часть этой коллекции теперь вы можете посмотреть
на этом изображении из теплового тестового видеоматериала
который показывает, что несколько человек стоят вокруг
фургон и один из людей учится
если вы посмотрите в
в центре вы видите небольшую разницу
в тональности, и теперь, когда я играю в нее
вы увидите движение, и это будет очень
ясно и ноги были преднамеренно
остался не скрытым, но, конечно же, сейчас
что у вас есть идея и
технологии , которая может
после этого у вас есть решение
проект, я начал думать, что
что происходит дальше, и что такое большой
где мы возглавляем с точки зрения
машиночитаемый мир с компьютером
видение, анализирующее больше наших выступлений
в социальных сетях, но и в
физический мир, и он начал смотреть на
что значит быть захваченным как
пиксель, сколько данных вы можете представить в
пиксель и так далее, чтобы понять, что это
означает быть захваченным и представленным как
пиксель я хочу поговорить о том , сколько
данные могут быть представлены во что-то
что обычно мы думаем, как очень
скучный один пиксель не впечатляет
по сравнению с возможностями ваших 8
мегапиксельная камера, но один пиксель
содержит 256 различных значений в
в оттенках серого, если бы мы посмотрели на это и
попытайтесь понять разницу между
два цвета, которые для компьютерного зрения
Алгоритм совершенно разные мы
не могут их интерпретировать, поэтому это пространство
256 переменных не все из них
разборчивы для человека, пока они
компьютер до тех пор, пока мы не поместим на него текст
каждый разный цвет теперь мы можем сделать
эксперимент с одним пикселем
мы можем кодировать почти каждый
письмо во времена римского шрифта
с уникальной уникальностью 97%, мы узнаем
что наиболее уникальным является M
означает , что она имеет наибольшее количество
отделение от всех других персонажей
вероятно, думая, что это не так
интересно, за исключением многих людей
тексты, которые были в пикселях онлайн, возможно
я найду его, и я использую его для своего
собственные исследования , глядя на то, как опасно
он должен размещать пиксельный текст, потому что это
это не редактирование , а сокращение
информации, и в этом эксперименте вы
может видеть слева с
пиксельный текст, который составляет всего 12 пикселей
когда вы запускаете это против генетического
алгоритм вы обнаружите, что те 12
пиксели сказали Эрнест сейчас, если мы поднимемся до 2
на 2 пикселя, что все еще не очень
но если вы посмотрите на
каждая комбинация 2 на 2 пикселя, поэтому
здесь у нас около 4,3 миллиона
комбинации, которые
136 лет, чтобы посмотреть на каждого
сочетание, которое вы можете представить 2×2
Я могу ускорить эту анимацию и
всего 13 лет, чтобы посмотреть на каждый
теперь комбинация, если мы перейдем к 4
на 4 количество переменных, которые могут быть
представленное в этом пространстве увеличивается
по экспоненте , и мы уже на
что превышает пропускную способность
целые человеческие расы
возможности, если вы поручили каждому
человека на планете, глядя на
этот образ на всю жизнь мы
никогда не удастся взглянуть на каждый
сочетание , то есть много
информации, если мы перейдем к 8×8
это еще больше информации, и вы можете
представляют довольно много разных
вещи с очень низким разрешением
если мы идем к цвету, то имеем третье
больше возможностей так часто в компьютере
видение, которое на самом деле слишком много
информации, и вы уменьшили это назад
в оттенках серого, потому что у вас так много
представления только в оттенках серого, что
8×8, что мы можем сделать с шестью на семь
пикселей, мы можем распознавать лица на
размер выборки около 50 человек с
95% точности мы можем построить визуальную
поисковый движок
уменьшая каждое изображение примерно до 8 на 8
пикселей это называется перцептивным
хэш, и вот как вы ищите
нарушение авторских прав, когда мы переходим к 14
к 14 мы имеем только около 18 процентов
снижение производительности и
системы распознавания по сравнению с
оригинальное лицо, когда мы поднимаемся до 12 на 16
мы можем начать кодировать обнаружение человека
деятельности, которая поднимает вопрос, если
вы создаете систему для обнаружения
чтобы посмотреть, есть ли люди
стоя или ходить или кататься на велосипеде, если
вы можете сделать это в 12-16 , вы
действительно нужно хранить HD-кадры в 1920 году
на 1080, а на 24-24 мы имеем
определение границ и
параметры человеческого лица, когда мы идем
до 40 на 40 все это количество
информация, необходимая для проведения лицевого анализа
многие приложения для смартфонов, которые покажут вам
такие вещи, как эмоции оценки возраста, которые
найдет ваше лицо и изображение сорок
пикселей, и когда мы увеличиваем это пространство вверх
до 100 100 на 100 пикселей 10 000 пикселей
в целом это все, что вы
необходимость распознавания лиц в масштабе
что означает закон правительства
когда они смотрят на
вы
конечно, это было 100 пикселей дней.
мы переходим к цвету, и это больше похоже
где мы собираем изображения и
отправляя их, если мы возьмем 100 на 100
пиксельное изображение и сравнить его с количеством
информации, размещенной на Instagram
что только 2,5 процента от одной фотографии а
очень мало информации приводит к
очень большой объем информации и
некоторые из них могут быть весьма неудобными
вот исследование, которое вышло
в прошлом году, глядя на вывод
преступность в основном обновленная версия
френологии, но с ИИ, поэтому здесь
в этом примере он смотрит на губу
кривизны, и это основывает
ты выглядишь
против базы данных преступников, и если
вы выглядите как преступник, у вас есть
Высший криминальный счет не справедлив, сейчас
вот еще один, который смотрит на
психологические атрибуты, и снова это
если вы похожи на кого-то
кто умный, если вы похожи
кто-то , у кого есть добрые шансы, вы можете
также быть добрым в соответствии с этим алгоритмом
и некоторые из ярлыков у них есть
буквально странная одна из ярлыков
странный умный вид, поэтому
вывести эту информацию из 100 на 100
пиксельное пространство удаленно означает, что я мог бы
захватить одно изображение и сделать это для каждого
один человек в комнате прямо сейчас
другие вещи, которые вы могли бы предсказать
возможности принятия решений с
на 20% выше, чем у людей и
вот компания , которая в конце концов продал
их продукт в Google в 2014 году под названием
jetpack и что действительно интересно
вот что они делают , анализируя
изображения на Instagram, и вы можете увидеть
парень с усами, но вы, вероятно,
не может догадаться, почему это ценно хорошо
они используют это изображение для обнаружения
там может быть хипстерское кафе
и затем они создают визуальный путеводитель
поэтому, если вы посещаете этот город, вы
может пойти в хипстер-кафе
на дне еще лучше это
глядя на девочек, носящих помаду и
расположение фото отправил сказать
парни должны были найти бары с одинокими женщинами
теперь этот, я думаю, прекрасно смотрит на
с компьютерным видением , является ли кто-то
буду высокопроизводительным генеральным директором на основе
по ширине рта, но это
хорошо, если у вас нет широкого рта, как
Пока они заинтересованы в управлении
НПО, поскольку обратное верно для
в некоммерческих организациях более узкий рот
хорошо это всего лишь несколько из многих
исследовательские работы, которые
последние несколько лет, которые являются добычей
атрибуты, выводящие атрибуты из
изображения, появляющиеся в основном в социальных сетях
и вот взгляд на то, что некоторые из
эти наборы данных выглядят как один из них
довольно невероятно, что есть Facebook
не имеет только четырех тысяч изображений
но в публично доступных,
число всегда растет, а число в
что исследовательский документ
от Microsoft недавно опубликовали данные
набор из примерно 10 миллионов фотографий с
сто тысяч удостоверений личности,
эти люди происходят от знаменитостей
фотографии, размещенные в Интернете, это то, что
используется для обучения алгоритмов, это то, что
используется для обучения новых продуктов для
распознавание эмоций, и это также
что используется для подготовки правительства
программы наблюдения — это слайд
с 2014 года, и этот, если вы посмотрите на
картинки внизу
дети — это изображения, используемые для
отследить государственный надзор
программ, к сожалению, для людей в
Литва
он включает вас как гражданина США для
почему- то я исключен из этого
искать неудобные вещи
где эти изображения поступают из Twitter
Instagram Facebook, конечно, Flickr так
это то, что происходит, когда фотографии
опубликовано в Интернете
это тот, кто смотрит на них и когда
у вас есть достаточно фотографий, которые вы можете создать
больше фотографий вы можете создать разрешение
через те фотографии, что происходит
теперь это область исследования, называемая
генеративные состязательные сети и
супер-разрешение вместо
изображение размером 100 на 100 пикселей вы принимаете 11
на 11 пиксельных изображений, а затем вы
синтезировать большее изображение, поэтому
с 11 на 11 вы можете создать 3d
профиль кого-то, то вы можете изменить
освещения и позы, а затем вы можете
создать более надежное распознавание лица
профиль от 11 до 11 пикселей — это
фотоснимки в этот момент нет
это визуальная база данных, и это
визуальные базы данных,
рассказ о вашей биометрии ваши друзья
биометрии ваши дети биометрические ваши
местоположение ваших эмоций и ваших движений
многие моменты вашей жизни могут быть
записывается и сводится к очень маленькому
пиксельное пространство, но я думаю, что если мы посмотрим
критически в этом пространстве пикселей как изображения
как визуальная база данных, и если мы посмотрим
глубже в эти пиксели, мы можем начать
понять, как мы с ними обращаемся
и мы также можем начать представлять себе новые
технологий для улучшения конфиденциальности и
Информация
безопасности и, возможно, также представить
способы появления в мире и
исчезает в мире, спасибо
[Музыка]