Технология распознавания лиц становится все более распространенной. Некоторые стартапы борются с этим необычным способом. Так, стартап CAP_able создал «модные решения для защиты личных данных». Автор коллекции специальной одежды — итальянский дизайнер, которая называет себя Дидеро (Didero).
Новая коллекция CAP_able предназначена для того, чтобы запутать алгоритмы распознавания лиц. Дебютная линия Manifesto включает худи, топы и платья с особым орнаментом, который издалека выглядит как абстрактный принт. Но на самом деле он создан по образцу окраски различных животных, включая жирафов, зебр и собак. Так итальянский дизайнер попыталась обмануть систему умных камер. Она не сможет идентифицировать владельца либо ошибочно примет его за животного.
Идея обмануть программное обеспечение для распознавания лиц пришла девушке в голову, когда она училась в магистратуре по обмену в Технологическом институте моды в Нью-Йорке. Дизайнер читала о том, как жильцы Бруклина выступили против планов владельца дома установить такую систему.
Используя популярную систему обнаружения объектов YOLO, а также компьютеризированные трикотажные машины из Италии, Дидеро и ее коллеги по стартапу придумали, как оптимально разместить изображения на материалах из египетского хлопка для создания действительно уникальных предметов одежды. Они обманывали алгоритмы, такие как YOLO, примерно в 60–90% случаев. В будущем Дидеро планирует создать узоры, менее заметные для человеческого глаза, но способные обмануть системы распознавания лиц.
CAP_able запустили кампанию на Kickstarter в конце прошлого года и собрали около 5 000 евро. Чтобы усовершенствовать бизнес-модель, они планируют присоединиться к акселераторной программе Politecnico. Сейчас стоимость одного предмета одежды начинается от $300.
Читать далее:
Землю в Китае пробурили на рекордную глубину
Дело не в Земле: ученые объяснили, почему Солнечная система является самой редкой
Средневековую крепость случайно обнаружили в лесу: находка удивила ученых
Фото на обложке: The Manifesto Collection, CAP_able