“Deep Dense Face Detector” un avance en la detección de rostros

Deep Dense Face Detector puede reconocerte en una multitud de un millón

Es bastante difícil reconocer y detectar rostros en una multitud. Pero hacer que las computadoras hagan lo mismo es aún más complicado, ya que el sistema debe ser programado de tal manera que pueda reconocerlo correctamente.

Se están realizando investigaciones y aún queda mucho por hacer para hacerlo más efectivo y eficiente. Pero investigadores de Yahoo Labs y la Universidad de Stanford han desarrollado un algoritmo que puede identificar rostros desde varios ángulos diferentes, cuando parte del rostro está oculta, incluyendo boca abajo y parcialmente ocluida.

El nuevo algoritmo ha sido nombrado Deep Dense Face Detector y fue presentado el martes por los dos investigadores, Sachin Farfade y Mohammad Saberian.

El algoritmo para este tipo de sistema detector se construyó sobre el algoritmo de Viola-Jones, que detecta personas de frente en imágenes al identificar características faciales clave, como una nariz vertical y sombras alrededor de los ojos.

En la actualidad, las computadoras solo pueden detectar rostros bastante rectos; de hecho, los sistemas ni siquiera pueden detectar e identificar a la persona o imagen si está oculta o mirando en varias direcciones, sin mencionar boca abajo. Así que para hacer frente a este problema, Farfade y su equipo utilizaron una forma de aprendizaje automático conocida como red neuronal convolucional profunda. Esta red implica entrenar a una computadora para reconocer elementos de imágenes de una base de datos utilizando varias capas.

Mirando unos meses atrás, Google había utilizado una técnica similar para su reciente algoritmo de clasificación GoogLeNet que puede identificar imágenes dentro de imágenes, como un perro usando una gorra sentado en un banco.

El Sr. Farfade entrenó su algoritmo utilizando una base de datos de 200,000 imágenes que presentaban rostros mostrados en varios ángulos y orientaciones, además de 20 millones de imágenes que no contenían rostros.

Las investigaciones describen que “la detección de rostros está atrayendo a muchas personas día a día y para hacerlo más simple y mejor, tenemos mucho que hacer.”

Y, el equipo dijo que la tecnología podría mejorarse tras un entrenamiento adicional.

Dado que esto es una buena noticia para todos los proveedores de la nube y redes sociales que comercian con imágenes y para negocios como Facebook, Instagram e Imgur. La herramienta Deep Face utilizada por Facebook también utiliza una técnica de red neuronal para ayudar a reconocer a los usuarios en fotos. Su algoritmo identifica rostros ‘tan precisamente como un humano’ y utiliza un modelo 3D para rotar virtualmente los rostros para que estén de cara a la cámara.

En el modelo, el equipo utilizó una red neuronal que había sido entrenada en una base de datos de rostros para intentar hacer coincidir el rostro con uno en una base de datos de prueba de más de 4 millones de imágenes, que contiene más de 4,000 identidades separadas, cada una etiquetada por humanos.

La función de la herramienta Deep Face de Facebook ha comenzado a aparecer en la configuración de privacidad de las cuentas durante el etiquetado. Pero la función no está disponible para todos y todavía está en sus primeras etapas.