Fooling Computer Vision with Noise

Gepostet vor 1 Jahr, 8 Monaten in #Misc #Tech #AI #Coding #FaceDetection

Share: Twitter Facebook Mail

Adversarial Images sind Bilder, die mit einem Noise-Filter moderne Computer Vision-Systeme verarschen können. Ein Katzenbild wird mit ein paar kaum sichtbaren Artefakten so für einen Rechner zur Boa Constrictor, oder eine Gottesanbeterin mutiert zu ’nem Strauß:

mantis

Diese Noise-Filter kann man auf jedes Bild anwenden, womit dann eben nicht nur Katzenbilder in Zeugs mutieren, sondern alle Bilder. Man könnte, zum Beispiel, unschuldige Bilder von grünen Wiesen bei Facebook hochladen und die künstliche Facebook-Intelligenz darin Bilder von Rihanna sehen lassen, oder Katzenbilder an einem überwachten öffentlichen Platz aufhängen und in diesen Bildern dann, sagen wir mal, eine Kalaschnikov noisefilterverstecken, die dann nur die Überwachungs-AI sehen können.

mushroom

Das alles ist schon faszinierend genug. Compuvisionwizard Samim hat nun dieses Prinzip auf einen Algorithmus angewandt, der auf Mangas trainiert wurde und Copyrightverstoßtendenzen einschätzen kann, der also die Wahrscheinlichkeit einer Urheberrechtsverletzung in einem Bild berechnet.

The Illustration2Vec model has the ability to predict copyright tags. One could say, It has memories of copyrighted content. A fascinating way to explore convolutional networks is deepdream. This experiment dreams with the Illustration2Vec model and turns everyone into a Manga.
Questions raised: Are the generated images copyright infringing? Can the copyright detection bots of large manga sites (or disney) be fooled easily?

Das Ergebnis hatte ich bereits ohne Kontext vor ein paar Tagen gebloggt: Neural Network dreams of Manga-Trump.

Very Bad Bitcoin-Miners

Quartz war neulich in der größten Bitcoin-„Mine“ der Welt und hat von dort Fotos und Videos mitgebracht. Sind so ungefähr…

DeepMind releases StarCraft AI

Google und Blizzard haben ihre StarCraft AI veröffentlicht: Testing our agents in games that are not specifically designed for AI…

Monospaced Programming Fonts with Ligatures

Didn't know these exist, love it: Monospaced Programming Fonts with Ligatures. Three of the most interesting and thoughtful monospaced programming…

Neural Network-Faces synched to Music

„My first attempt to map a song made by @kamptweets onto GAN generated proto-faces.“ Bohemian Rhapsody next. The Three Nightingans.…

AI-Animations with human Sounds

Google vor ein paar Tagen so: „Yay, wir haben hier 'ne neue AI-based Animation-Tech, hooray!“ (Paper) Hayayo Miyazaki über AI-based…

Visual AI-Spaces Auto-Pilot

Ich habe schon ein paar mal über Mario Klingemanns Arbeiten hier gebloggt, derzeit jagt er Neural Networks durch Feedback-Loops und…

Synthesizing Obama from Audio

Im Mai bloggte ich über ein damals noch nicht veröffentlichtes Paper zur SigGraph2017, in dem sie eine Methode für generative…

Stereographic Torus Knot

I'm not sure what's going on here but I like it: „This is very similar to Rise Up, though with…

Moarph

Mario Klingemann does some weird shit again with CycleGAN Feedback Loops (Neural Networks feeding their results back to each other).…

3D-Visualized Typography-Ideaspace

Ich habe schon einige AI-Visualisierungen von Fonts gesehen, also sortierte Abbildungen des visuellen Idea-Space der Zeichensätze (also genau wie Skateboards…

Human Fetuses prefer „face-like“ Shapes

Vor einer Woche bloggte ich über Gesichter, die man aus den „Gesichtserkennungs-Neuronen“ von Makaken-Affen rekonstruiert hatte. Damals schrieb ich: „Der…