人工智能（AI）可能是保护您的个人照片免受不必要的面部识别和欺诈者侵害的解决方案，同时保持图像质量。 乔治亚理工学院最近在arXiv预印本数据库上发表的一项研究解释了研究人员如何开发出名为“Chameleon”的人工智能模型。该模型为个人照片创建一个数字化的“单一、个性化隐私保护（P-3）面具”，以防止面部扫描软件识别出个人的面孔，使这些照片看起来像是属于其他人。 “像Chameleon这样的隐私保护数据共享和分析将促进治理和负责任的AI技术采纳，推动负责任的科学和创新，”该研究的首席作者、乔治亚理工学院计算机科学学院数据和智能计算教授Ling Liu说。Liu与其他研究人员一起开发了Chameleon模型。 面部识别系统广泛应用于从警用摄像头到iPhone的Face ID。不授权的扫描可能导致网络犯罪者收集图像用于诈骗、欺诈或跟踪。他们还可能将这些图像汇总成数据库，以用于不需要的广告和网络攻击。 创建面具 尽管图像掩蔽并不新鲜，但现有系统通常要么模糊了照片的重要细节，要么通过添加数字伪影降低了图像质量。为了解决这一问题，研究人员强调了Chameleon的三个关键特性。 首先是跨图像优化，使Chameleon能够为每个用户生成一个P3-Mask，而不是每张照片生成一个。这不仅提供了即时保护，还能高效利用计算资源，这在Chameleon被用于智能手机等设备上时非常有用。 其次，Chameleon使用“可感知性优化”，确保在不需要手动输入或参数调整的情况下，保护图像的视觉质量得到维护。 第三个特点是增强P3-Mask以抵御未知的面部识别模型。这涉及将焦点多样性优化集成学习纳入面具制作过程，这是一种结合多个模型预测以提高算法准确性的机器学习技术。 研究人员最终希望将Chameleon的混淆技术扩展到不仅仅是保护个人图像。