監視カメラAIを誤認識させ「人」として認識されなくなる「カモフラージュ服　UNLABELED」慶應義塾大学SFC｜忍者猫　ブログ

監視カメラAIを誤認識させ「人」として認識されなくなる「カモフラージュ服　UNLABELED」慶應義塾大学SFC

大学の研究としては成り立つのかもしれないけど
現実世界では圧倒的に不利なイタチごっこで
使い物にならないですよね


相手はオンラインでアップデートが
出来るのに対して

こっちは服を作り直さないとならない．




慶應SFCのカモフラージュ服


CCLabが開発したカモフラージュ服「UNLABELED」


慶應義塾大学SFC

慶應義塾大学SFC Computational Creativity Lab(CCLab)は、AIに誤認識されやすい衣服「UNLABELED」を制作した。


UNLABELEDを着用した際に、AIが認識できていない様子。周囲の人にはAIが認識した際の緑の枠が掲出されている

わたしたちの私生活は、至るところで監視カメラで監視されている。

監視カメラに記録されたデータは、気づかないうちに
インターネット上で個人の行動データとして
社会の効率や利益のために搾取されている


そんな課題感、懸念点から、このテクノロジーは生み出されたようだ。

今回は、そんな話題について紹介したいと思う。


カモフラージュ服UNLABELEDとは？

CCLabが開発したカモフラージュ服、UNLABELED。

ではなぜ、UNLABELEDを制作したのだろうか。
実は以下のような懸念、課題が背景にあるようだ。

外に出れば、どこにでも監視カメラが設置されている。


この監視カメラで取得されたデータは、気づかないうちに
社会の効率や利益のために搾取されているケースがある。

そこで、プライバシーを保護する意味でUNLABELEDを制作したのだという。

では、UNLABELEDにはどのような機能が備わっているのだろうか。


このUNLABELEDには、「Adversarial Example」という技術を活用しているという。


この技術は、AIが正しく認識しているモデルに対して
人には認識できないほどの小さなノイズを加えて
AIの誤認識を誘発する技術。

まだ、実世界へインストールされた事例が少ない技術だという。


UNLABELEDの制作には、PythonとUnityと活用したシステムを構築。


人間の全身をスキャンした3Dモデルに対して、生成された
Adversarial Examplesを貼り付けた画像を学習データとし
「人」として認識される確率が少しでも下がるように

徐々に画像をアップデートする。