«Невидимая» одежда против камер уже существует: как принты и крой мешают алгоритмам распознавания

В современном городе камеры наблюдения встречаются на каждом шагу – на улицах, в транспорте, у входов в здания. Ответом на это стало появление одежды, призванной помешать автоматическому распознаванию с помощью кроя, цвета и особого рисунка. Подробности – в нашей статье.

Как камеры «видят» человека

Системы распознавания опираются не на человеческий взгляд, а на математические шаблоны. Алгоритмы ищут типичные сочетания: овал лица, пропорции плеч и талии, характерные линии силуэта.

Дальше картинка разбивается на пиксели, и система сравнивает участки с базой известных образов. Поэтому «камуфляж» работает не за счет магии, а за счет того, что ломает привычные шаблоны, искажая контуры, создает ложные детали или добавляет визуальный шум, который сбивает алгоритм с толку.

Крой и многослойность

Один из самых простых и при этом рабочих приемов – сделать очертания фигуры менее узнаваемыми. Этому способствует:

Асимметричный крой. Если линия плеча или подол идут не ровно, а под углом, то алгоритмы хуже фиксируют стандартные пропорции тела.

Многослойность. Комбинация свободной рубашки, жилета и плаща создает многоступенчатый силуэт, и в результате камера видит набор отдельных форм, а не цельный контур человека.

Оверсайз и мешковатость. Очень свободная одежда размывает естественные линии фигуры. Силуэт становится менее характерным, а значит, хуже поддается автоматической классификации.

Важно понимать следующее: такой подход не гарантирует, что человека не заметят, но сделает его менее «удобным» объектом для автоматического распознавания.

Принт, который сбивает алгоритмы

Узоры могут мешать не только человеческому глазу, но и компьютерному «зрению». Некоторые рисунки специально проектируют так, чтобы они создавали иллюзию несуществующих черт. В числе таких принтов:

• «Ложные лица». На футболках и худи иногда печатают фрагменты человеческих лиц или абстрактные пятна, которые алгоритмы ошибочно принимают за настоящие лица.
• Из‑за этого система может фокусироваться на рисунке, теряя основной объект.
• Контрастный пиксель‑арт и «шум». Узоры, похожие на цифровой шум, пиксельную мозаику или резкие пятна, мешают выделять края и контуры. Для алгоритма такая поверхность выглядит как набор случайных фрагментов, а не как человек.
• Резкие цветовые блоки. Комбинации ярких и темных участков, особенно в неожиданных местах, могут «разрезать» силуэт на отдельные зоны, из‑за чего системе сложнее собрать единую фигуру.

Такие принты разрабатывают не только дизайнеры, но и исследователи. Есть даже научные работы, где узоры рассчитывают специально под слабые места алгоритмов.

Как не выделяться

Близкие к городскому фону оттенки. Серый, пыльно‑бежевый, темно‑зеленый, графитовый меньше контрастируют с асфальтом, стенами и тротуарами. В итоге на общем фоне фигура становится менее заметной.

Избегание «сигнальных» цветов. Ярко‑красный, кислотно‑желтый и неоновые тона алгоритмы выделяют первыми, и они сразу попадают в зону внимания системы.

Баланс света и тени. Сильно отражающие ткани (металлик, глянец) могут давать блики, которые камера фиксирует как аномалии. Иногда это даже помогает, поскольку портит четкость снимка, но данный эффект нестабилен и во многом зависит от сопутствующих условий, и порой он делает объект наоборот более заметным.

Специальные аксессуары и детали

Шарфы, воротники, капюшоны. Они закрывают часть лица и меняют привычный контур головы. Даже обычный объемный шарф может сильно снизить точность идентификации.

Головные уборы с асимметрией. Кепки с широкими полями, косынки, шляпы с нестандартной формой искажают овал лица и линию волос.

Сумки и рюкзаки необычной формы. Объемные или угловатые аксессуары «ломают» привычные пропорции фигуры, вследствие чего человек с рюкзаком выглядит иначе, чем без него, и это сбивает шаблоны алгоритмов.

Реальная эффективность и ограничения

Нужно учитывать, что ни один предмет одежды не дает стопроцентной защиты. Алгоритмы постоянно обновляются, камеры становятся чувствительнее, а методы анализа все больше усложняются. То, что мешало распознаванию год назад, сегодня может уже не работать.

Кроме того, даже если система не распознает лицо, она все равно фиксирует человека как движущийся объект. Поэтому «городской камуфляж» стоит рассматривать скорее как способ немного снизить вероятность автоматического распознавания, а не как гарантию полной невидимости.

Полезно знать

Термин adversarial pattern используют в науке. Именно так называют узоры, специально рассчитанные, чтобы обманывать нейросети. Их в обязательном порядке тестируют на реальных системах распознавания.

Даже простая асимметрия может быть очень действенной. Например, неровный край плаща или косая застежка способны сильно затруднить работу алгоритма при определении позы.

Камеры с инфракрасной подсветкой видят иначе. В ИК‑диапазоне некоторые ткани и краски выглядят неожиданно, и привычные цветовые приемы там не всегда помогают.

Плотность пикселей тоже имеет значение. Если человек находится далеко от камеры, то детали теряются, и любой «камуфляж» становится менее важен, поскольку система и так хуже различает черты.

Погодные условия также влияют на распознавание. Например, дождь, туман и снег создают помехи, которые естественным образом снижают точность работы камер.

Некоторые ткани сильнее отражают ИК‑свет, «ослепляя» отдельные типы камер, но эффект непредсказуем и зависит от модели оборудования.

Вертикальные полосы иногда помогают, так как в определенных ракурсах они размывают границы фигуры, хотя в целом полоски чаще используют для визуальной коррекции силуэта, а не для уклонения от камер.

Сложные фактуры (букле, крупная вязка, ворс) добавляют визуального «шума». Доказано, что для алгоритмов такая поверхность менее предсказуема и понятна, чем гладкий текстиль.

Динамические элементы (развевающиеся шарфы, плащи) мешают трекингу – камера хуже фиксирует траекторию, если объект постоянно меняет форму.

Законодательство ограничивает использование «обманных» технологий. В некоторых юрисдикциях попытки целенаправленно мешать работе систем видеонаблюдения могут трактоваться как нарушение, поэтому важно учитывать и правовые нормы.

Проверено редакцией

Одежда, скрывающая лицо или ломающая привычный силуэт, еще не делает человека неузнаваемым.

Судебно-медицинский эксперт Сергей Леонов в статье для журнала «Вестник судебной медицины» описывал случай, когда личность удалось установить по видеозаписи, хотя человек был одет в балаклаву и старался скрыть внешность. Эксперты использовали не только доступные части лица, но и рост, осанку, пропорции тела, размер обуви и динамические особенности движений. Поэтому попытка «спрятаться» от камер с помощью специальной одежды может дать лишь ложное ощущение анонимности. Современная видеоаналитика и последующая экспертиза способны работать не только с лицом, но и с другими признаками человека.

Более того, само желание уклониться от распознавания может привлечь внимание. Технический директор разработчика систем видеораспознавания Vocord Алексей Кадейшвили в беседе с «Ведомостями» отмечал: чтобы постоянно скрывать лицо от камер кепкой и очками, человеку пришлось бы все время смотреть вниз, а такое поведение уже само по себе вызывает подозрение. Поэтому специальный «антикамерный» гардероб способен дать обратный эффект — вместо того чтобы раствориться в толпе, его владелец становится необычным и более заметным объектом для наблюдения.

Есть и более простой вопрос: зачем законопослушному человеку в обычной городской обстановке специально конструировать одежду для уклонения от идентификации? Само по себе желание не попасть в систему распознавания, разумеется, еще не доказывает преступного умысла, но целенаправленные попытки скрыть внешность закономерно вызывают больший интерес со стороны наблюдателя. На практике подобными способами пользуются в том числе нарушители закона: Следственный комитет России сообщал о преступниках, которые сознательно закрывали лица и надевали объемную одежду перед камерами, однако даже это не всегда мешало последующей идентификации по видеозаписям.