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實(shí)驗(yàn)結(jié)果：顯著降低警報(bào)，安全攝像頭還安全嗎？

通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估 patch 的有效性。過程與訓(xùn)練過程相同（包括隨機(jī)變換），將結(jié)果應(yīng)用于 Inria 測(cè)試集上來進(jìn)行評(píng)估。

換句話說，研究人員提出一個(gè)問題：監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的警報(bào)，有多少可以通過使用貼紙來規(guī)避？

上表所示為使用不同貼紙的警報(bào)觸發(fā)分析結(jié)果。可以清楚地看到，貼紙（OBJ-CLS，OBJ 和 CLS）顯著降低了警報(bào)數(shù)量。

上圖所示為在 Inria 測(cè)試集中使用不同貼紙的效果對(duì)比示例。首先將 YOLOv2 檢測(cè)器用于沒有貼 patch 的圖像中（第 1 行），然后是使用隨機(jī)貼紙（第 2 行）以及生成的最佳貼紙的效果（第 3 行）。在大多數(shù)情況下，貼紙能夠成功地將人員隱藏在探測(cè)器中。如果效果不好，則可能是貼紙沒有和人對(duì)齊。因?yàn)樵趦?yōu)化期間，貼紙的中心對(duì)齊是僅僅由圖像邊框確定的。

上圖測(cè)試了印刷版貼紙?jiān)诂F(xiàn)實(shí)世界中的效果。一般情況下，效果還是不錯(cuò)的。由于上文所述的圖像訓(xùn)練對(duì)齊的原因，將貼紙保持在正確位置似乎是非常重要的。

結(jié)果生成的 “補(bǔ)丁”，可以應(yīng)用在衣服、包或其他物體上，佩戴這種 “補(bǔ)丁” 的人將成為隱形人 —— 使用 AI 檢測(cè)算法無法檢測(cè)到。

這種方法也可以用來隱藏某些對(duì)象。例如，如果監(jiān)視系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為檢測(cè)物體而不是人，那么 “補(bǔ)丁” 也可以將汽車之類的物體隱藏起來。

可以想象，這種伎倆可以讓騙子躲避安全攝像頭?！拔覀兊墓ぷ髯C明，使用對(duì)抗性補(bǔ)丁繞過攝像機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)是可能的，” 作者之一 Wiebe Van Ranst。

Van Ranst 說，將這種方法應(yīng)用于現(xiàn)成的視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)該不會(huì)太難。“目前我們還需要知道使用的是哪種檢測(cè)器。我們未來想做的是生成一個(gè)補(bǔ)丁，可以同時(shí)在多個(gè)檢測(cè)器上工作，” 他說。“如果這種方法有效，那么這個(gè)補(bǔ)丁也很有可能對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)中使用的檢測(cè)器有效。”

當(dāng)然，這個(gè) “補(bǔ)丁” 目前并非萬無一失，如果它在畫面中不是清晰可見的，或者角度發(fā)生了變化，AI 系統(tǒng)都能迅速 “發(fā)現(xiàn)” 畫面中的人類。

不過，這項(xiàng)研究是學(xué)術(shù)界首次嘗試使用 2D 打印技術(shù)將人類從檢測(cè)系統(tǒng)中隱藏起來。之前的工作主要是使用帶有特殊框架的眼鏡來欺騙人臉識(shí)別軟件，或使用對(duì)抗樣本欺騙圖像分類系統(tǒng)，例如用一張貼紙就能令 AI 將香蕉誤認(rèn)為是烤面包機(jī)，用幾張貼紙就能將自動(dòng)駕駛系統(tǒng) “騙” 進(jìn)反車道。

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/1904.08653.pdf

開源地址：

https://gitlab.com/EAVISE/adversarial-yolo