Onderzoekers van twee Amerikaanse universiteiten hebben een zelflerend algoritme ontwikkeld dat gezichten en andere details op foto's kan herkennen, ook als zij opzettelijk onherkenbaar zijn gemaakt in Photoshop of andere beeldbewerkingssoftware.

Via een 'neuraal netwerk', een soort computersysteem dat kan worden getraind om een taak steeds beter uit te voeren, was het mogelijk om veel afbeeldingen die met verschillende techineken onherkenbaar zijn gemaakt toch nog te herkennen. Dat schrijven de onderzoekers in een artikel dat op Arxiv is geplaatst.

Databank
Om afbeeldingen succesvol te kunnen herkennen, moet het neurale netwerk wel toegang hebben tot een database van duidelijk herkenbare afbeeldingen. Gezichten die zijn 'geblurd' kunnen alleen worden herkend als de software ook een foto heeft waarop het gezicht wel herkenbaar is.

In de praktijk zou de techniek dus alleen grootschalig kunnen worden gebruikt door organisaties die al een grote database met gezichtsdata hebben.

FBI
In de VS heeft de FBI al zo'n database opgebouwd, met ruim 400 miljoen afbeeldingen van gezichten. Dat moet grootschalige gezichtsherkenning in de toekomst makkelijker maken, al hebben privacyorganisaties veel kritiek op de database.

Volgens de onderzoekers demonstreert hun werk een "fundamenteel probleem" met het gebruik van pixellation of blurring om gezichten onherkenbaar te maken. Er zou meer onderzoek moeten worden gedaan naar veiligere manieren om gevoelige informatie uit afbeeldingen te verwijderen, vinden zij.