Машинное обучение в задачах распознавания образов.

VladMih, аналогия хорошая, но слишком уж утрированная. Дело в том, что на видео при перекрытии " 50% основного объекта" робот отлично выделяет этот самый основной объект (когда человек перекрыт белым листом). Но при точно таком же 50% перекрытии другим объектом, но уже содержащим шум определённой природы (нехарактерный для распознаваемого объекта) — робот сбивается и перестаёт идентифицировать основной объект. 

Второй вариант обмана — классическая военная маскировка, при которой объект скрывается за внешним шумом. В этом случае робот будет точно так же сбиваться и пропускать объекты как и человек. 

Это не совсем то, чтобы закрыться от мамы рукой и даже не совсем то, чтобы спрятаться от мамы в шкафу — нет, можно пошалить прямо на глазах у мамы.

По-сути, по этим двум сценариям будет развиваться любое распознование образов и тот же автопилот легко может промахнуться мимо нехарактерной для его памяти взлётной полосы или сбить нехарактерного американца, переходящего дорогу где-нибудь в ЛА. Для того чтобы избежать подобных ошибок ставятся различные системы… дублирования (пусть будет так) — на самолётах это радиомаяки, отслеживающие правильную траекторию посадки, а в автопилотах авто — инфракрасные датчики, ультразвуковые и прочие.

Дмитрий Ш, враки какие-то. Если они найдут какой-то информативный, уникальный признак вроде отпечатка пальцев, то да — могут и друг от друга людей отличать, а так, скорее всего, все их системы работают на уровне отличить человека от столба и включить запись, когда в кадре появляется человек. 

В системах охраны военных объектов подобное используется — там вся задача сводится к отделению человека («нарушитель») от медведя, птицы и т.п. и в программу зашивается скорость передвижения, масса, объём грудной клетки. И всё это, вообще говоря, уже лет 50 существует и, вероятно, с тех пор не меняется.