对人工智能来说，区分原图和镜像图是如此轻松
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美国康奈尔大学的研究人员在2020年计算机视觉和模式识别会议中公布了手性视觉（VisualChirality）的相关研究成果
他们开发的算法可以通过捕捉头发视线方向和胡子等意想不到的细节区分原图与反射图该发现对于训练机器学习模型和检测伪造图像具有巨大的启示意义
论文作者计算机科学副教授NoahSnavely介绍道：宇宙中的万事万物是不对称的如果你翻转一个图像，那么肯定会有不同之处我对收集信息的新方法研究很感兴趣
Snavely表示，对于人工智能来说，区分原始图像和反射像是一项很简单的任务一般来说，一套基本的深度学习算法就能快速学习如何识别图像是否被翻转，并进行分类，精确率高达60%至90%对于AI捕捉到的许多线索来说，人类是很难能注意到的
在这项研究中，该团队开发了一项技术来创建一幅热图，并指出图像中哪些部分是算法感兴趣的内容，以便了解算法是如何做出这类决定的
不出所料，他们发现，AI最常用的线索是文本，在每一种书面语言中，文本倒置都是最明显的不同之处
为了获取更多信息，他们将带有文本的图像从数据集中删除，由此发现模型集中关注的另一组特征包括手表衬衫纽扣脸和手机方向以及其他跟惯用右手习惯相关的因素
Snavely认为，检查反射像与原始图像的区别可以揭示机器学习中可能存在的偏差，而这些偏差可能导致不准确的结果
他说：这给计算机视觉领域带来了一个开放性问题什么时候适合用翻转来增强数据集，什么时候不合适？我希望这能让人们更多地思考这些问题，并着手开发相关工具来理解它与算法偏差的联系
了解反射现象会如何改变原图像，也有助于使用人工智能来识别伪造或篡改的图像这是一个在互联网上日益受到关注的问题
Snavely说：如果你想鉴别某个图像的真伪，这可能就是一个可用于图像取证的新工具
来源:科学大观园
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