Manapság az arcfelismerés egyre inkább megjelenik minden technológiában, hiszen egyes felhőszolgáltatóknál minden feltöltött képet átnéznek, mobiltelefonok használnak arcfelismerést. De Kínában már egyszerűen csak az emberek mindennapi életének követésére is használnak ilyen rendszereket, úgyhogy nem csoda, hogy sokan félnek ettől a technológiától. Bár a kötelező maszkhasználat segített azoknak, akik teljesen el akarták magukat takarni, most úgy tűnik, hogy egyszerű sminkeléssel is kijátszható a legtöbb ilyen rendszer.
Sikeresen játszottak ki arcfelismerő rendszereket egy izraeli egyetemen
Egy izraeli egyetemi kutatócsoport arra jutott, hogy a megfelelő kontúros technikákkal be lehet csapni az arcfelismerést. A lényeg, hogy nem kellenek nagyon hullámos, extra minták, csak az a mindennapi smink, amit amúgy is használ sok nő és sminkes minden egyes nap. A kutatás során digitális technikával addig módosítgatták egy adott személy képét, amíg a becsapni kívánt arcfelismerő nem tudta felismerni. Ezután ezt a digitálisan módosított képet adták oda egy sminkesnek. Ő pedig a normál eszközökkel végrehajtotta a módosítást a valóságban is. Végül ezt az elméletet és kísérletet élesben is letesztelték egy kétkamerás folyóson.
Alapesetben az egyént a kockák 47,57%-ában azonosította sikerrel a rendszer mindenféle smink nélkül. Teljesen átlagos sminket használva is lecsökkent a felismerés hatékonysága a kockák 33,73%-ára, míg a speciálisan kialakított sminkeléssel 1,22% kockán volt csak felismerhető az adott személy. Természetesen a legjobb hatékonysághoz szükséges a kikerülni kívánt arcfelismerő rendszer másolata. Másként ugyanis nem egyszerű pontosan olyan sminket készíteni, ami becsapja a rendszert. Viszont a kísérlet így is megmutatta, hogy egy elég erős sminkkel jelentősen csökkenthető az arcfelismerő rendszerek hatékonysága. Mondjuk nagyon sok előtte-utána képet láthattunk már az interneten, ahol smink segítségével teljesen új embert lehetett varázsolni valakiből. Az eredeti egyetemi dokumentum itt olvasható el részletesen.
