Ich habe einen Hanko-Generator mit GAN gemacht

Einführung

"Abschaffung von Hanko", die Herr Kono mit einer Verwaltungsreform begann Auf der anderen Seite ist der Hanko-Rat nicht mit "dem effektivsten Mittel zur Identitätsprüfung" einverstanden. (Referenz "Hanko Council" -Impressum ist wirksam für die Identitätsprüfung "Antrag auf Abschaffung")

Also gut ... lasst uns wagen zu fragen! "** Hat Hanko wirklich die Möglichkeit, Ihre Identität zu überprüfen? **" Um dieses Paradoxon zu verifizieren, habe ich mit GAN (Generative Adversarial Network) einen "Hanko-Generator" erstellt.

Vorbereitung

Beispieldatenerstellung

»Vorerst habe ich versucht, mit Gewalt eine handschriftliche Unterschrift und eine Probe von Hanko zu machen --A4-Papier ist in Raster von 2 cm x 2 cm unterteilt und ** insgesamt 140 Stempel von 14 x 10 werden gestempelt ** ―― Ernsthaft bedruckt! Impressum! Impressum! Impressum! I ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ (Ich habe das Gefühl, die Nöte einer sehr großen Person zu verstehen)

hanko.jpg

――Wenn Sie es so betrachten, fehlt es, ist geneigt oder dünn, und selbst wenn dieselbe Person dasselbe Drei-Satz-Format verwendet, gibt es eine ganze Reihe von Variationen.

Implementierung von GAN

  def make_datapath_list():
    train_img_list = list()
    img_num = 140 #Anzahl von Beispielen
    for img_idx in range(img_num):
        img_path = "../data/low/hanko/hanko{:0=3}.jpg ".format(img_idx)
        train_img_list.append(img_path)
    return train_img_list
  import sys
  args = sys.argv
  num_epochs = int(args[1]) if len(args)>1 else 300 
  G_update, D_update = train_model(
      G, D, dataloader=train_dataloader, num_epochs=num_epochs)

Lernen & ausführen

Implementierung von DCGAN (Deep Convolutional GAN)

DCGAN_hanko_epoch300.png

Implementierung von SAGAN (Self-Attention GAN)

»Irgendwie scheint es, als würde es sich um Hanko entzünden

-Ich kann es sehen! Du kannst es sehen! ... Dann ist es doppelte 1000 Epoche!

SAGAN_hanko_epoch1000.png

――Es scheint, dass der dunkle Teil oben rechts auf dem Stempel funktioniert. Vielleicht sehen Sie die Angewohnheit, von oben rechts zu landen, wenn Sie auf den Stempel drücken (willkürliche Interpretation)

Fazit

Jetzt ist es ein Problem. A und B hanko. Welches ist das echte?

logo.png

Kannst du es erkennen?

Sie können es vielleicht an der Farbtiefe erkennen, aber es ist auf den ersten Blick nicht zu unterscheiden.

Vielleicht heißt es: "Wenn Sie mit dieser Art der Bildverarbeitung duplizieren, ist es eine Aufnahme", Der Hanko-Generator hat diesmal nur eine Zufallszahl eingegeben Der Ort, an dem Sie "** unendliches falsches Hanko **" machen können, ist das Miso.

Es ist nicht nur eine Kopie, sondern genau wie meine Push-Variationen kreiert GAN eine Vielzahl von Hanko.

Diesmal ist es dieses Level mit einer kleinen Anzahl von Samples, die im Vordergrund Miso und einem Basisprogramm vorbereitet wurden. Das neueste GAN, Deepfake, ist für echte und falsche Gesichter gedacht, selbst wenn es auf das "Gesicht" abzielt, das angeblich die höchste menschliche Diskriminierung aufweist. Es hat ein Niveau erreicht, in dem es fast unmöglich ist, es zu unterscheiden.

Also kam ich zu dem Schluss, dass "** In der KI-Ära ist Hankos Fähigkeit, ihre Identität zu beweisen, bereits zweifelhaft **".

(Machen Sie kein naives Tsukkomi, das Sie an Tinte oder rotem Fleisch erkennen können!)

Die richtige Antwort lautet übrigens B. A war eine von GAN erzeugte Fälschung.

Nächstes Mal Vorschau?

Selbst wenn das menschliche Auge getäuscht werden kann, kann es möglicherweise in Computerberechnungen erkannt werden. Daher möchte ich die Ähnlichkeit zwischen echten und gefälschten Hanko-Bildern mithilfe des "Feature Point Matching" berechnen, der bei der Beurteilung von Fingerabdrücken verwendet wird. Ich werde einen Artikel veröffentlichen, wenn es nötig ist.

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