Deepface detectează fețele aproape ca o persoană vie

Facebook a venit recent cu o declarație îndrăzneață, de data aceasta compania și-a publicat lucrarea științifică, care descrie un nou sistem de recunoaștere facială folosind metode de învățare profundă. După cum spun autorii lucrării, sistemul poate concura în capacitatea de a identifica fețele oamenilor cu abilități umane.

Apropo, au decis să numească sistemul Deepface, iar lucrarea a fost testată pe Labeled Faces in the Wild, care este standardul pentru testarea algoritmilor de recunoaștere a feței. Setul de test în sine constă din multe portrete fotografice, care uneori arată aceleași persoane.

Interesant este că, înainte de apariția Deepface, oamenii erau capabili să recunoască fețele mult mai bine decât diferitele sisteme de identificare și recunoaștere. Ochiul uman a permis 97,53% să recunoască aceeași persoană în fotografii diferite, cu modificări minore ale aspectului.

Deepface - definește fețele ca o persoană vie

Cu toate acestea, noul sistem, deși nu a fost depășit, dar s-a apropiat de posibilitățile de definire, rezultatul este același statistic - 97,25% dintre persoane au fost identificate folosind Deepface. Mai mult, sistemului nu îi pasă în ce unghi, unghi sau cu ce iluminare a fost făcută o anumită fotografie.

Metoda de detectare a feței prin sistemul Deepface

Metoda de detectare a feței prin sistemul Deepface

Dar, ca orice sistem, Deepface nu este perfect. Prin urmare, în acest moment, el încă nu este capabil să identifice independent persoana descrisă în fotografie. Da, el caută fotografii cu aceeași față, dar nu este încă capabil să spună ce fel de persoană este descrisă. Cu toate acestea, înțelegem perfect că este întotdeauna posibil să lustruim o astfel de dezvoltare sau să o combinăm cu un alt proiect, ceea ce înseamnă că un nou sistem de recunoaștere poate fi.

Procesul în sine are loc în mai multe etape. În prima, sistemul suprapune fața descrisă în fotografie deasupra unui model tridimensional al capului uman, după care sistemul întoarce capul, la fel ca în alte portrete. Aici începe a doua etapă a definiției. Cu ajutor. Rețea neuronală multistrat, sistemul oferă feței o descriere numerică, respectiv, dacă un alt portret primește același număr, aceasta va însemna că fețele aparțin aceleiași persoane.

Fețe cu facebook

Fețe cu facebook

Rețeaua în sine a fost instruită folosind 4 milioane de portrete care aparțin celor patru mii de utilizatori Facebook, astfel încât sistemul a reușit să obțină rezultate atât de impresionante. În cele din urmă, trebuie adăugat doar că, în această etapă a dezvoltării Deepface, este încă doar un proiect de cercetare, iar compania nu se grăbește să implementeze această tehnologie, dar este posibil ca, după rafinarea și lustruirea suplimentară a unor nuanțe și posibila adăugare a unor funcții, sistemul luați o parte activă în viața companiei.