Une équipe de recherche de l'École des arts interactifs et de la technologie (SIAT) de SFU a trouvé un moyen de remplacer l'utilisation de visages « flous » dans les reportages lorsque l'anonymat est nécessaire. La méthode de l'équipe utilise des techniques d'intelligence artificielle (IA) qui visent à améliorer les visuels tout en amplifiant les émotions liées à l'histoire.

les professeurs du SIAT Steve DiPaola et Kate Hennessy, avec Taylor Owen de l'école de journalisme de l'UBC, a reçu une subvention de la Fondation Google/Knight pour mener à bien la recherche. Ils ont présenté le travail à des journalistes internationaux lors d'un événement de démonstration de Journalism 360 honorant les bénéficiaires à New York le 24 juillet, et le lendemain lors d'une conférence complète tenue en face du siège du New York Times.

"Notre objectif est de créer une technique de travail qui serait bien meilleure pour transmettre des informations émotionnelles et de connaissances que les techniques d'anonymisation actuelles, " dit DiPaola, un pionnier dans les processus de reconnaissance faciale AI/VR.

Sur la base de ses recherches, l'équipe a créé une technique de pixellisation mise à jour en utilisant une approche de « peinture » ​​de l'IA pour l'anonymisation.

"Quand les artistes peignent un portrait, ils essaient de transmettre la ressemblance extérieure et intérieure du sujet, " dit DiPaola, qui dirige le laboratoire de visualisation interactive de SFU. "Avec notre IA, qui apprend de plus de 1, 000 ans de technique artistique, nous avons appris au système à réduire la ressemblance extérieure et à maintenir aussi élevée que possible la ressemblance intérieure du sujet - en d'autres termes, ce qu'ils transmettent et comment ils se sentent.