隠れた部分もAIで再現、全身像を生成--監視を逃れるのがより困難に

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2019年06月10日

  声から顔をある程度推定できる、とする技術もあるくらいですし。
  
  短い音声から特徴を推測して「声の主の顔」を再構築するアルゴリズム
  https://newspicks.com/news/3945635?
  
  
  ただ、この記事で紹介されている論文自体は
  ・ArXivに上がっているだけ(誰でもアップロードできる)でどこかに採択されたわけではなさそう
  ・実験が実写ではなくCG
  ということで、これをもって結論を出すのは早そう。
  
  また、我々もGANで隠れた領域(専門的にはocculusion)を推定し、認識や追跡の精度が上がるか、ということを検討してみたことがありますが偽物はどこまでいっても偽物というのが現状。
• 清田 陽司

  株式会社LIFULL AI戦略室 主席研究員

  ・2019年06月10日

  GAN（敵対的生成ネットワーク）は、隠れた一部分の再現については人間と同様の能力を発揮しつつあります。
  ただ、山崎先生のご指摘の通り、再現された部分は欠落した情報を無理矢理埋めている偽物に過ぎないことは抑えておく必要があります。
• Kato Jun

  ユーザベース SPEEDAアナリスト

  ・2019年06月10日

  写真を切り取るときに「腕や足の途中の方がいい（一部が見えている方がいい）」と、言われたことがある。それは途中まで見えていれば、そこから人間の脳は補完する能力があるからという趣旨だった。
  そういう意味では、人間の脳で、部分から全体を想像するようなパターニングがあるのだと思うし、それを応用したようなものに見える。
  
  一方で、監視をするという観点では、別に全身像を生成する必要もないように思う。顔なり持っているもので危険性を判断するわけだし、あくまでも生成は生成でしかなく、事実ではない。
  スマホ含めた写真撮影時に余計なものを取り除くという点では使えそうだが…