/为了混淆AI面部识别,他们画了这些肖像画

为了混淆AI面部识别,他们画了这些肖像画


从苹果手机的安全保护措施到全球性疫情后的健康二维码,互联网时代的面部识别算法,越来越多地在世界每个角落发挥作用。而作为个体的人,因AI技术迅速发展以至个体被监控,也随之越来越多产生不适之感。绘画艺术坏蛋店之前发起过一个有关“反互联网AI”的征稿,至今都没收到一个像样的投稿作品。


不多说了,今天就分享一个与质疑互联网AI相关的韩国艺术团体的作品。


Shin Seung Back Kimyonghun是由Shin Seung Back(申承背)和Kim Yong Hun(金永勋)于2012年组成的韩国艺术二人组,申承背主修计算机科学,金永勋曾获视觉艺术学士学位,他们的作品致力于技术、人性和自然之间的交互。

01,山(Mou ta n),2020,物体识别算法和定制软件(谷歌云视觉、微软Azure计算机视觉和Facebook Detectron2)、颜料印刷,可变尺寸

“Mou ta n”是一系列山峰图像,其像素被擦除,直到机器视觉不再将其识别为山峰。

01,山(擦除过程),2020

02,山(擦除过程),2020


03,山(擦除过程),2020

04,山(擦除过程),2020

05,山(擦除过程),2020


11,山(擦除过程),2020
山地图片来源:获得Pixabay许可的照片
版权所有者名单(Pixabay用户名):免费照片、99mimimi、12019、kareni、Pexels (1、2、3)、1CzPhoto、Makalu、pasja1000 和 NinaHuguet

心灵,2019,机械海洋鼓、微控制器、海洋模拟、面部情绪识别、网络摄像机、电脑和显示器,可变装置

《心灵》创造了一个空间,人的心灵在这里聚集在一起,像在大海一样。摄像机分析空间中人的面部情绪,海洋鼓根据新近100张面部的平均情绪发出波浪声,于是大海因集体精神状态的变化而不断变化。

05,非面部人像,2018,面部检测软件、相机、电脑、显示器、画布、智能手机、桌子和木板,可变尺寸

他们邀请画家为一个人画肖像,必须遵守一条规则:人脸不能被人工智能检测到。
作画过程中,一个装有三种人脸检测算法的摄像头监视画布,如果检测到任何人脸,监视器会通知画家,画家参考并调整绘画过程,完成的肖像不应该被任何算法检测到。如果画得太像,人工智能就很容易识别出人脸;越是试图让人工智能无法识别,画作就越不被视为人的肖像。最终,每幅人像与画家绘画过程的视频一起呈现。

00,非面部人像,2018


01,非面部人像,2018


02,非面部人像,2018


03,非面部人像,2018


04,非面部人像,2018


05,非面部人像,2018


06,非面部人像,2018


07,非面部人像,2018


08,非面部人像,2018


09,非面部人像,2018

非面部人像(首尔美术馆装置展),2018,面部检测软件、相机、电脑、显示器、画布、智能手机、桌子和木板,600 × 600 × 240厘米

参与画家:李润相、张宇州、安光威、尹密柳、金润贞、洪贤、赵有正、李贤敬、金大佑、李申娜,本作品受首尔媒体城市双年展委托


石头,2017,64个水传感器、64个螺线管、木制面板、arduino、计算机、定制软件、扬声器、屏幕和投影仪,可变尺寸

郁陵岛岸边的一块石头上安装水传感器,收集波浪数据,重现海浪拍打石头的情景。

本作品由上海歌德学院委托


花(文档视频),2016-17,Google Cloud Vision API 和自定义软件,可变维度
《花》呈现了一系列花的扭曲图像,但这些图像仍然可以被电脑识别为“花”。项目使用谷歌云视觉API的标签检测,当“flower”在结果标签列表中排名第一且得分高于0.9时选择图像。

01,花(选图),2016-17

花(光州美术馆),2017,投影在6个屏幕上(3 x 400 x 225厘米,3 x 480 x 270厘米)


动物分类器,2016,TensorFlow、卷积神经网络、在线图像、14 个 Raspberry PI、14 个雕刻金属板、14 个玻璃圆顶和 14 个显示器,180 x 70 x 115 厘米
《动物分类器》是训练有素的人工智能,可将动物分为以下14类:
(a) 属于皇族
(b) 防腐处理
(c) 驯服
(d) 吸吮猪
(e) 警报器
(f) 美妙的
(g) 流浪狗
(h) 包括在本分类中
(i) 疯狂
(j) 无数

(k) 用非常细的骆驼毛刷绘制

(l) 等等

(m) 刚刚打破了水罐

(n) 从很远的地方看像苍蝇

分类法来自豪尔赫·路易斯·博尔赫斯的《约翰·威尔金斯的分析语言》,他在文中写道:“很明显,对宇宙的分类不是任意的,充满了猜测。原因很简单:我们不知道宇宙是什么东西。”他将这种分类作为人为的错误的一个例证。

用于分类的图像来源:2.0的知识共享条款下得到许可的Flickr照片


警戒色的夹克,2014,定制软件、镜头、Raspberry Pi、相机、Wi-Fi 模块、电池组和织物,15 x 60 x 70 厘米


《警戒色的夹克》是一款用于自卫的可穿戴相机,夹克上的镜片发出警告“我可以记录你”,以防止可能的攻击。当穿着者在受到威胁的情况下按动按钮,夹克会360°记录下现场,并将图像发送到互联网。 

Aposematic Jacket,2014 

Aposematic Jacket(发送到互联网的全景图像),2014 


人像:阿凡达,2013,人脸检测算法和定制软件、颜料喷墨打印,可变尺寸


“人像”系列是一系列来自电影人物的肖像。通过自定义软件从电影的每24帧中检测人脸,并最终创建一个所有人脸的平均人脸,以这个合成的图像反映电影的中心人物和视觉情绪。

人像:碟中谍,2013


人像:黑天鹅,2013

人像:伯恩的身份,2013


无面镜,30x30x135厘米,镜、摄像头、伺服电机、Arduino、电脑、定制软件和木制面板,2013


营销智能技术总是试图捕捉人脸,因为它能提供关于情绪的宝贵信息,而这面镜子却不同,它躲避人脸,只有当脸是“非脸”的时候,你才能在镜子里看见你的脸。

验证码推文,2013,网络应用程序www.captchatweet.com

“验证码推文”是一个网络应用程序,用户可将推文作为captcha发布,由于计算机无法读取它,于是人类可以在其视线之下肆意交流。


CAPTCHA最初是为了区分计算机和人类而开发的,它要求用户从扭曲的图像中输入文本,因为这对人来说很容易,对计算机却很困难。它通过要求计算机完成只有人类才能完成的任务来对计算机进行分类。CAPTCHA Tweet使用它作为密码学,用于人与人之间的秘密通信,因为计算机的眼睛无法辨认它。于是我们将CAPTCHA视为人类视觉与计算机视觉之间关系以及计算机对人类生活的干预的象征。“验证码推文”试图通过将CAPTCHA应用到社交网络通信中,将CAPTCHA的这种含义重新呈现给公共领域。


*使用OCR测试:Tesseract-ocr、GOCR、GNU Ocrad 和 ABBYY FineReader


验证码推文(界面),2013


验证码推文(首尔国立现代美术馆装置图,2015),2013,投影仪、电脑、显示器、键盘和鼠标,约600 x 300 x 100 厘米

春天,一百万个季节,2013,定制软件、颜料印刷,可变尺寸

街上的白樱花,粉裙的女人,嫩芽上的黄叶……在不同的时空里,春天被不同地体验和记录着。究竟什么是春天?什么是夏天?这个项目试图分别用一百万张照片来描述四个季节。项目收集了100万张标记为“春天”的 Flickr 照片,把每张照片变成一个具有平均颜色的像素。于是,一百万张照片一百万个像素构成了一个春天的形象。


春天,一百万个季节(平均颜色的过程),2013 


夏天,一百万个季节,2013


秋天,一百万个季节,2013


冬天,一百万个季节,2013


用于描述颜色平均过程的图像来源于:知识共享条款2.0许可的Flickr照片
版权所有者名单(flickr用户名):Dawn Ellner、Forest Wander、Rares Dutu、Reto Fetz


单击(安装视图),2013,计算机、投影仪、扬声器和定制软件,可变尺寸

如何记录我们现在以电脑为媒介的生活?打开、移动、登录、选择、复制、保存、退出……点击鼠标,象征着人类与计算机共度的特殊时刻。作品通过每次单击鼠标时的桌面截图,记录了一个人以计算机为媒介的一天。

云脸(选定图像),2012,相机、人脸检测算法和自定义软件、颜料打印,可变尺寸

看云时,可以看到各种形象:动物、面孔,甚至是上帝。人的这种视觉感知竟也出现在机器视觉中——面部识别算法有时会在根本没有人脸的地方发现人脸。


“云脸”是人工智能识别为人脸的云的图像集合,其实也是人工智能出错的结果。人也会从其他地方看到人脸的图像,但人并不会认为它们是真正的人脸,人类更喜欢想象那些来自云端的面孔。在这个作品里,机器的错误和人类的想象力汇合到一起。

云脸(电子艺术中心装置展,2014-至今),2012,DIBOND颜料印花、50张图片,50 x 100 x 100厘米


©Shin Seung Back Kimyonghun












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本文来自微信公众号“绘画艺术坏蛋店II”作者:邸特绿(ID:dixiaowei321)。大作社经授权转载,该文观点仅代表作者本人,大作社平台仅提供信息存储空间服务。