Новости Технологии 19.03.2014 в 09:33 comment

ПО Facebook DeepFace сравнивает лица людей по фотографиям с человеческой точностью

author avatar
https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/vova-96x96.jpeg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/vova-96x96.jpeg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/vova-96x96.jpeg

Володимир Скрипін

Заместитель главного редактора, руководитель отдела новостей

Раздел Технологии выходит при поддержке Favbet Tech

DEEPFACE

Компания Facebook уже давно заинтересована в разработке системы распознавания лиц, которая сможет автоматически находить и отмечать на загруженных фотографиях других людей. В настоящее время исследовательская команда Facebook по разработке искусственного интеллекта сообщила о создании нового программного обеспечения под названием DeepFace, которая обеспечивает большой скачок вперед по сравнению с предыдущим решениями в этой области.

Ресурс MIT Technology Review сообщил, что DeepFace является значительный шагом вперед по сравнению с предыдущими программами для установления признаков сходства между изображениями лиц и демонстрирует силу нового подхода к разработке искусственного интеллекта под названием Deep Learning (Глубокое обучение), на который Facebook и ее конкуренты делают основной упор, начиная с прошлого года. Эта область ИИ затрагивает ПО, использующее искусственные нейронные сети для того, чтобы научиться распознавать шаблоны в больших объемах данных.

ПО DeepFace под силу выполнять процедуру верификации лица (оно признает, что на двух фотографиях изображено одно и то же лицо), а не распознавания лица (автоматический поиск личности по фотографии лица). Однако, по словам Янив Тейгман, члена команды Facebook по разработке искусственного интеллекта, некоторые из его основных методик, могут пригодиться и при распознавании, и в ближайшем будущем повлиять на точность определения лиц на загруженных в Facebook фотографиях.

Тем не менее, пока DeepFace представляет собой только исследовательских проект. На прошлой неделе самая крупная в мире социальная сеть опубликовала соответствующую научно-исследовательскую работу по проекту. Кроме того, участники проекта представят свои достижения на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов IEEE в июне.

«Мы поделились результатами своей работы, чтобы получить обратную связь от научного сообщества», — сказал Янив Тейгман, создавший DeepFace вместе со своими коллегами, в числе которых Мин Ян, Марк-Аурелио Ранцато, а также профессор Тель-Авивского университета Лиор Вольф.

Англійська для IT від Englishdom.
В межах курсу можна освоїти ключові ІТ-теми та почати без проблем говорити з іноземними колегами.
Дійзнайтеся більше

Источник сообщает, что для DeepFace характерна двухэтапная обработка изображений. Изначально программа изменяет угол наклона таким образом, чтобы человек на картинке был обращен лицом вперед, используя 3D-модель «среднего» лица в положении анфас. Затем в процесс включается Deep Learning в качестве искусственной нейронной сети, анализирующей переориентированное лицо с целью поиска особенностей строения для проведения сравнения. При обнаружении достаточного количества совпадений в двух разных изображениях программа выдает нужный результат.

По словам господина Тейгмана, DeepFace ошибается более чем на 25% меньше по сравнению с аналогами.

Facebook заверяет, что DeepFace позволяет определить сходство лиц на двух разных фотографиях с точностью в 97,25% независимо от освещения и положения лица, тогда как люди при прохождении аналогичного теста делали это с точностью 97,53%.

Исследователь из Вашингтонского университета Нираж Кумар, ранее работающий над созданием системами для верификации и распознавания лиц, сообщил, что результаты исследования Facebook показали как применение огромных массивов данных в большой нейронной сети может улучшить ПО машинного обучения.

Отвечающая за глубокое обучение часть DeepFace состоит из девяти слоев простых моделируемых нейронов с более чем 120 млн внутренних взаимосвязей. Для обучения этой нейронной сети исследователи использовали массив пользовательских изображений пользователей Facebook – 4 млн фотографий лиц, принадлежащих почти 4 тыс пользователей.

Англійська для IT від Englishdom.
В межах курсу можна освоїти ключові ІТ-теми та почати без проблем говорити з іноземними колегами.
Дійзнайтеся більше

«Так как разработчики имеют доступ к огромному массиву данных, они могут успешно обучить модель большой вместимости», — подытожил Кумар.

Источник: MIT Technology Review

Раздел Технологии выходит при поддержке Favbet Tech

Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков. IT-компания входит в группу компаний FAVBET.

Продолжается конкурс авторов ИТС. Напиши статью о развитии игр, гейминг и игровые девайсы и выигрывай профессиональный игровой руль Logitech G923 Racing Wheel, или одну из низкопрофильных игровых клавиатур Logitech G815 LIGHTSYNC RGB Mechanical Gaming Keyboard!


Loading comments...

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: