crean-un-patron-que-vuelve-«invisibles»-a-las-personas-frente-a-una-camara-de-deteccion

Crean un patrón que vuelve «invisibles» a las personas frente a una cámara de detección


Científicos de la Universidad de Maryland crearon un patrón que engaña a los sistemas de inteligencia artificial.

El reconocimiento facial que usan las cámaras de seguridad basándose en algoritmos de rastreo es cada vez más frecuente, aunque muchos están en contra de este método que vulnera la intimidad de las personas. Para escapar de este vigía, una universidad diseñó ropa que vuelve invisible a su portador.

Los encargados de este adelanto son investigadores de la Universidad de Maryland (EE.UU.) quienes idearon buzos y remeras con una «capa de invisibilidad», como lo llaman irónicamente, para pasar desapercibido ante las cámaras de reconocimiento.

Los investigadores buscaban alguna vulnerabilidad en la IA de reconocimiento facial y han dado con la manera más simple de escapar a su ojo de control. Basta con llevar puesto una remera con un diseño que desorienta a los detectores.

Esta «capa de invisibilidad» es en realidad una remera con un estampado creado mediante algoritmos que tiene por objetivo poner a prueba la «debilidad de los detectores de personas», explicó a Tom Goldstein.

Crean un patrón en un buzo que engaña a los detectores de personas. Foto Univesidad de Maryland.

Crean un patrón en un buzo que engaña a los detectores de personas. Foto Univesidad de Maryland.
El video compartido por la Universidad de Maryland es bastante ilustrativo. En la grabación se puede ver que la IA de reconocimiento detecta a las personas a distintas distancias y en distintas posiciones. A todas menos a las que llevan el buzo puesto.

El investigador confesó que, pese a tratarse de una prenda, el nombre viene por su pasión por la saga Harry Potter, ya que a su «fan interior» le gusta la idea de una capa de invisibilidad.

Para llegar al diseño de la prenda, el algoritmo examinó cientos de miles de imágenes de personas y calculó un patrón de pixeles, impreso en la prenda, que sirve para desactivar la identificación de los detectores.

El trabajo es fruto de la inquietud de Goldstein y de Zuxuan Wu, un becario con el que coincidió en su etapa en Facebook, para averiguar las vulnerabilidades de seguridad que presentan los sistemas de aprendizaje automático.

«Tardamos unos seis meses en conseguir algo que realmente funcionara», admitió Goldstein, tras varias maquetas en papel de «ropa de invisibilidad». A este proyecto se sumaron más tarde otros dos investigadores: Ser-Nam Lim y Larry Davis.

El equipo describe el buzo como «una forma estupenda de mantenerse abrigado este invierno, ya sea en la oficina o por la calle». Y es que la prenda incorpora un forro de micro polar que se mantiene seco, un corte moderno y patrones adversos que evaden los detectores de objetos más comunes”.

El producto posee un 80% de probabilidades de engañar a un detector, dependiendo de la escena de fondo y de la cámara, señaló Goldstein. El porcentaje baja si se mira de perfil.

El buzo que engaña a la inteligencia artificial. Universidad de Maryland.

El buzo que engaña a la inteligencia artificial. Universidad de Maryland.
El científico quiso remarcar que «no se trata de una forma fiable de evitar la detección en la práctica», pero pretende ser un «estudio académico» que rebata a aquellos que aseguran que es difícil engañar a estos sistemas.

Cómo operan los detectores

Los sistemas de identificación cotejan imágenes con otras preexistentes. Esa tecnología puede filtrar a las personas en categorías según rasgos como edad, género, peso y muchas otras.

A través de Inteligencia Artificial (IA) se reconocen caras al mapear las características faciales de una persona y compararlas con imágenes en la base de datos de aprendizaje profundo, hasta encontrar una coincidencia.

Lo primero que detectan son las caras y luego los ojos, una de las características más fáciles de detectar. A continuación, este puede intentar detectar las cejas, la boca, la nariz y el iris. El siguiente paso es aplicar pruebas adicionales para confirmar que, efectivamente, la ha detectado.