Для создания системы распознавания лиц Faceless Person Recognition System (FPR) исследователи использовали сиамскую нейронную сеть. Ее архитектура подразумевает, что нейросеть содержит две или больше подсети, имеющих идентичную друг с другом конфигурацию, параметры и веса. Для обучения программисты использовали базу данных, содержащую около 13 тысяч фотографий примерно 600 людей. На каждого человека приходилось от одной до десяти фотографий, куда входили его изображения с размытым лицом и с метками, указывающими на личность человека (однако в некоторых случаях пометки проставлены не были).
После обучения исследователи ввели в FPR изображения, на которых лица людей были либо размыты, либо закрыты черными или белыми квадратами. В случае, когда для обучения использовалась только одна фотография человека, точность определения личности по фотографии с размытым лицом достигала 63,1 процентов, если освещение, одежда и обстановка оставались одинаковыми. Если на одного человека приходилось уже 10 фотографий, точность возрастала до 86,7 процентов. Для фотографий, где лица людей были закрыты черными и белыми квадратами, максимальная точность достигала 80,9 и 79,6 процентов соответственно.
Однако когда условия, в которых был запечатлен человек, менялись, точность распознавания значительно падала. Нейросеть могла угадать личность человека, если его лицо было размыто, только в 28,8 процентах случаев, если на месте лица был черный квадрат — в 14,7 процентах случаев, и если квадрат был белым — в 13,7 процентах случаев. Тем не менее, как сообщает The Next Web, даже этот результат в три раза превосходит результат человека.
Исследователи говорят о том, что созданная ими система Faceless Person Recognition System показывает ограниченность приватности в интернете и социальных сетях, где люди иногда закрашивают или замазывают свои лица, чтобы их не узнали на фотоснимках. По словам авторов работы, даже нескольких фотографий с метками (например, в Facebook) достаточно для того, чтобы системы распознавания лиц могли идентифицировать личность человека.