Araştırmacılar, makyaj ile yüz tanıma yazılımını atlatmak için yeni ve oldukça basit bir yöntem kullandı.
İsrail Negev’deki Ben-Gurion Üniversitesi araştırmacıları tarafından yapılan yeni bir araştırmada, dijital ve fiziksel olarak uygulanan makyaj bazı sistemleri yüzde 98’e varan bir başarı oranıyla kandırmayı başardı.
Araştırmacılar deneylerinde, 20 katılımcıyı kara listeye alınmış bireyler olarak tanımladılar, böylece katılımcıların kimlikleri sistem tarafından işaretlenecekti. Daha sonra, yüzün en belirgin bölgelerini hedefleyen ısı haritasına göre yüz görüntülerine dijital olarak makyaj uygulamak için YouCam Makeup adlı bir selfie uygulaması kullandılar. Ardından bir makyaj sanatçısı, sistemin katılımcıları tanımlama yeteneğini test etmek için dijital makyajı, doğal görünümlü makyaj kullanarak katılımcılara uyguladı.
Araştırmacılar bu yöntemi, makyajlı katılımcıların bir yüz tanıma sistemi tarafından tespit edilip edilmeyeceklerini görmek için bir koridordan geçtikleri simüle edilmiş gerçek dünya senaryosunda test etti. Koridor, sistemin katılımcıyı tanımlama yeteneğini değerlendirerek yüz dedektörüne akış yapan iki canlı kamera ile donatıldı.
Deney hem FaceNet hem de LResNet modelinde yüzde 100 başarı sağladı. Fiziksel deneylerde ise katılımcıların yüzde 47,6’sının makyaj yapmadığı, yüzde 33,7’sinin de hafif gelişigüzel makyaj yaptığı tespit edildi. Hedeflenen kişinin yüzündeki yüksek oranda tanımlanabilen kısımlara makyaj yapma yöntemi ile yalnızca yüzde 1,2’sinin tanındığını ortaya çıktı.
Araştırmacıların deneyi, makyaj sanatçısının doğal bir görünüm elde etmek için yalnızca geleneksel makyaj tekniklerini ve nötr renk paletlerini kullanmasıyla başarıya ulaştı. Araştırmacılar, bu yöntemin mağazadan satın alınan makyaj malzemelerini kullanan herkes tarafından teknik olarak uygulanabileceğini belirtti.
Bu çalışma sonucunda, şu anki yüz tanıma teknolojisine güvenmediklerini dile getiren araştırmacılar, yüz tanıma alanıyla ilgili birçok sorun olsa da teknolojinin giderek daha iyi hale geleceğini bildiriyorlar.
