如今强大的面部识别系统的激增对个人隐私构成了真正的威胁。人人都可以在互联网上搜索数据，可以在个体不知情的情况下训练出高度精确的人脸识别模型。我们需要工具来保护自己免受未经授权的面部识别系统的潜在滥用。
Fawkes 是由芝加哥大学 SAND Lab 团队开发的一套为图片添加防识别“隐身衣”的 AI 工具，用于帮助用户保护照片中的个人隐私数据。
Fawkes 对人脸图像进行了像素级的细微更改，肉眼几乎无法察觉到。而任何扫描这些图像的算法都会将这些“高度失真”的图片视为完全不同的人。看下面官方提供的一组图片：
是否很难看出两组照片有什么差别？事实上，右图是经过了Fawkes处理，并能够屏蔽任何人脸识别算法。
项目地址：
https://github.com/Shawn-Shan/fawkes
Fawkes不仅提供Windows/MacOS的安装包，也提供Windows/MacOS/Linux下的可执行二进制文件，还支持从PyPI快速安装,具体如下：
Windows下的EXE安装包下载地址（仅支持win10）：
https://mirror.cs.uchicago.edu/fawkes/files/Fawkes-0.3.1.exe
MacOS下的DMG安装包下载地址（仅支持MacOS10.13、10.14、10.15、11.0）：
https://mirror.cs.uchicago.edu/fawkes/files/0.3/Fawkes-0.3.1.dmg
Windows下的可执行二进制文件：
https://mirror.cs.uchicago.edu/fawkes/files/0.3/fawkes_binary_windows-v0.3.zip
MacOS下的可执行二进制文件：
https://mirror.cs.uchicago.edu/fawkes/files/0.3/fawkes_binary_mac-v0.3.zip
Linux下的可执行二进制文件：
https://mirror.cs.uchicago.edu/fawkes/files/0.3/fawkes_binary_linux-v0.3.zip
从PyPI快速安装：
pip install fawkes
Fawkes命令详解如下：
$ fawkes
选项：
-m，--mode 隐私和扰动大小之间的权衡。从选择low，mid，high。模式越高，对图像的干扰越大，并提供更强的保护。
-d，--directory ：要运行保护的图像所在目录。
-g，--gpu ：使用GPU进行优化时的GPU ID。
--batch-size ：一起运行优化的图像数量。仅当您具有强大的计算能力时，才更改为> 1。
--for
使用例子：
fawkes -d ./imgs --mode low
python3 protection.py -d ./imgs --mode low
设置不同模式的处理效果：
更多图片处理效果（左为原图，右为处理图）：
Fawkes简单介绍到这里，更多详情请到项目主页了解！
或者他们的论文：
https://www.shawnshan.com/files/publication/fawkes.pdf
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