Bill Swearingen, después de realizar 31 millones de pruebas durante un año, ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que produce patrones que desactivan la capacidad de detección de las cámaras de vigilancia. Estos patrones, cuando se aplican a ropa y objetos, evitan que las cámaras disparen alertas de detección. Swearingen llama a este proyecto 'noRecognition' y permite a las personas evitar la detección automática y el seguimiento algorítmico.
El modelo de Swearingen se entrena a sí mismo para desactivar los algoritmos de detección de cámaras. Cada intento de patrón fallido ayuda al modelo a producir patrones más efectivos. Actualmente, el modelo produce nuevos patrones cada minuto, desarrollando algunos que son matemáticamente mejores que los anteriores. Swearingen afirma que estos patrones también han desactivado 11 algoritmos de detección de código abierto, incluyendo cámaras de lectura de placas Flock, cámaras de cuerpo Axon y cámaras que ejecutan Clearview AI.
Swearingen dice que esta tecnología ayudará a proteger el derecho de las personas a rechazar ser vigiladas. La primera prueba en el mundo real se llevó a cabo en la conferencia de seguridad cibernética Def Con en Las Vegas, y se demostró que los patrones impresos en un vehículo desactivaron efectivamente la detección de vigilancia.