Investigadores de la Universidad de Texas y Cornell han ideado un algoritmo que es capaz de identificar un rostro humano pixelado y borroso con una precisión del 80%.
Es una practica habitual: pixelar imágenes que se suben a internet para proteger su contenido o, sencillamente, ocultar la identidad de los aparecen en dicha imagen (o ocultar datos especiales, como por ejemplo matrículas o números de serie).
No obstante, parece que pixelar una imagen no es, para nada, un método fiable si se quiere proteger la información que contiene o preservar la identidad de las personas que aparecen, al menos en esta nueva época en la que el machine learning se está convirtiendo en el nuevo dorado.
Resulta que los investigadores de la Universidad de Texas y Cornell han creado un algoritmo que básicamente viene a demostrar que, pixelar una imagen es una forma bastante insegura a la hora de proteger información.
Los avances en deep learning y machine learning están convirtiendo métodos que hasta ahora se habían considerado eficientes en totalmente obsoletos.
Y solo han tenido aplicar algunos principios de estas tecnologías para identificar de forma positiva el contenido de una imagen pixelada.
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¿Y cómo funciona? Se ha utilizando imagines pixeladas extraídas de YouTube cruzadas con imágenes disponibles al público para intentar identificar lo que se esconde detrás de los píxeles.
Eso sí, el algoritmo no produce una imagen sin pixelar a partir de una pixelada.
Simplemente identifica lo que ve en la foto basándose en información que ya conoce y en diferentes muestras, y es capaz de identificar contenido de imágenes borrosas y pixeladas, además de poder saltarse el cifrado de imágenes P3, un tipo de codificación JPEG seguro para ocultar información.
Parece que después de todo, incluso las imágenes pixeladas no son garantía de privacidad.
Fuente: Hipertextual