Своеобразный «плащ — невидимку» от камер слежения разработала и представила команда студентов из Университета Уханя(провинция Хубэй, КНР). Технология оказалась настолько эффективной, что была отмечена главным призом «Кубок Huawei» в ежегодном соревновании разработчиков в области кибербезопасности учреждённым it-гигантом из Поднебесной.
Суть «плаща — невидимки» достаточно проста и при этом гениальна: на одежде, в районе груди создаются несколько теплопроводящих контуров, повышающих температуру определённых участков на поверхности ткани(плотная структура обычной футболки или рубашки выступающий в роли изолятора, не даёт теплу выйти наружу). Эти дополнительные «горячие» участки и сбивают с толку камеры видеонаблюдения с функцией распознавания, формирующих для себя образ человека, в том числе по его привычному тепловому силуэту. Увидев новый объект «умный» механизм безуспешно пытается сопоставить его тепловой след с существующей базой данных описывающей тепловые контуры тела человека. Не найдя совпадений, ИИ системы видеонаблюдения не фокусируется на людях одетых в «плащ — невидимку», соответственно не происходит «захват цели» и не запускается механизм распознавания лиц. Подход оказался настолько эффективен, что снизил «заметность» человека перед камерами сразу на 57%!
Как рассказали сами создатели технологии, получившей наименование InvisDefense, в рамках проекта они преследовали несколько важнейших целей. Во первых, дать возможность человеку повысить личную приватность, которой в последнее время становится всё меньше, а во вторых, в противовес первой задаче, улучшить уровень систем безопасности, остающихся не смотря на стремительное развитие крайне уязвимым инструментом.
p.s. Это действительно гениальное решение, способное резко улучшить системы безопасности. Представьте, что для входа в тот или иной режимный объект помимо распознавания лица, человеку можно выдавать спецодежду с невидимым глазу персональным «тепловым» QR-кодом.
Вам может быть интересно: Инженерные образцы Core i5-13400 и Core i5-13500 в многопоточных тестах оказались до 68% быстрее предшественников
