【清华团队合作提出仿生动态具身伪装系统】人脸识别、目标检测等人工智能技术在带来便利的同时，也使公共空间中的隐私保护面临新的挑战。一种直观的应对思路是对抗伪装——在目标表面添加特制图案，让AI检测器“认不出”车辆或行人。但现有方法存在两个核心缺陷：一是骗过了AI却骗不过人眼。由于人类的生物视觉与深度学习模型的人工视觉在感知机制上的根本差异，现有对抗伪装往往会产生人眼一望即知的醒目花纹，反之面向人类视觉设计的传统伪装又难以可靠地规避现代检测器；二是已有方法大多输出静态印刷图案，缺乏对动态环境的适应能力，导致在某一个环境中合适的伪装到另一个环境后效果会大幅下降。因此，如何设计一种既视觉自然、又能同时规避生物与人工视觉、并能适应真实物理世界的统一伪装系统，成为亟待解决的难题。

近日，清华大学计算机系胡晓林教授、朱军教授团队与合作者提出了一种名为CephCam的仿生动态具身伪装系统。该系统受头足类动物“眼-脑-皮肤”闭环伪装机制的启发，将环境色彩感知、对抗纹理生成与物理显示补偿统一于单一闭环之中，可在多样的数字与物理环境中同时规避人类观察者与AI目标检测器。相关研究成果以“面向生物与人工视觉同时规避的仿头足类具身伪装系统”为题，于10月26日发表在《自然·通讯》（Nature Communications）。科研速递 清华大学