小淺aaa 2020-12-20

堅信許多人都覺得，要是打上馬賽克，就不容易洩漏比較敏感資訊內容，因而，我們在微信朋友圈、新浪微博等公佈社交網路平臺，常常可以見到打過馬賽克的婚紗照、資格證書照、考試成績照等。

但實際上，不論是影象、文字還是識別符號，AI復原馬賽克早已不是什麼難題了。

12月14日，據新聞媒體，一個名叫Depix的新專案引起強烈反響。Depix可以編解碼被揍上馬賽克的文字，但只適用應用框架過濾器建立的畫素化影象。除開Depix，Google的強力清晰度遞迴計劃方案、康涅狄格大學的AI最佳化演算法PULSE，也可以將相貌模糊不清的人像圖片越來越清晰可辨。從總體上，Mellema把每一個塊或塊組成當作一個子難題。該最佳化演算法規定在同樣情況上，具有同樣的文字尺寸和色調，因而他沒有挑選建立潛在性識別符號的搜尋表，

由於當代文字編輯能夠加上色彩、對比度和色度，換句話說存有大量潛在性識別符號。

在解決識別符號層面，Mellema應用未處理識別符號的德布魯因編碼序列（DeBruijnsequence），將其黏貼到同樣的線上編輯器中，隨後截圖。

該截圖可作為類似塊的搜尋影象，針對大部分畫素化影象來講，Depix能夠尋找塊的單獨搭配結果。

它先假定這種塊是恰當的，隨後將周邊好幾個搭配塊開展較為，使其與畫素化影象中的幾何圖形間距同樣，並假定這種搭配也是恰當的。

在恰當的塊沒有大量幾何圖形搭配後，Depix立即輸出全部恰當的塊。針對多搭配塊，Depix將輸出全部搭配的均值。儘管Depix的輸出並有缺憾，但早已算非常好了。最終，不論是運用AI復原識別符號登入密碼、還是面部影象。但這種AI技術性難以避免的被有的人用以欠佳或不法主要用途。

因而，在這個高新科技髙速發展趨勢的如今，維護本人資料資訊看起來至關重要。

教育達人小輕 2020-12-22

我覺得真的是太可怕了，馬賽克是一種很有效保護隱私的方式，連它都不管用真的是太可怕了，很恐怖。

yu68yong 2020-12-22

馬賽克可以說是最安全的發明。其原理是採用了畫素放大。而ai技術只是根據放大的畫素點進行大資料推測還原。並不能保證百分百的還原。所以目前來說還是安全的。

馬甲星際少年 2020-12-22

在我看來其實還是有安全度的，畢竟AI沒有辦法做到百分百的精準還原，大部分的還原還是有差距的。