“Deep Dense Face Detector” una svolta nella rilevazione dei volti

Deep Dense Face Detector può riconoscerti in una folla di milioni

È spesso difficile riconoscere e identificare volti in una folla. Ma farlo fare ai computer è ancora più difficile poiché il sistema deve essere programmato in modo tale da poterlo riconoscere correttamente.

Le ricerche sono in corso e c’è ancora molto da fare per renderlo più efficace ed efficiente. Ma i ricercatori di Yahoo Labs e della Stanford University hanno sviluppato un algoritmo in grado di identificare i volti da vari angoli diversi, quando parte del volto è nascosta, incluso a testa in giù e parzialmente occlusa.

Il nuovo algoritmo è stato chiamato Deep Dense Face Detector ed è stato presentato martedì dai due ricercatori, Sachin Farfade e Mohammad Saberian.

L’algoritmo per questo tipo di sistema di rilevamento è stato costruito sull’algoritmo Viola-Jones che individua le persone di fronte nelle immagini estraendo caratteristiche facciali chiave come un naso verticale e ombre attorno agli occhi.

Attualmente i computer possono solo rilevare volti abbastanza dritti, infatti, i sistemi non possono nemmeno rilevare e identificare la persona o l’immagine se è oscurata o guarda in varie direzioni, per non parlare di a testa in giù. Quindi, per affrontare questo problema, Farfade e il suo team hanno utilizzato una forma di apprendimento automatico nota come rete neurale convoluzionale profonda. Questa rete implica l’addestramento di un computer per riconoscere elementi delle immagini da un database utilizzando vari strati.

Guardando qualche mese fa, Google aveva utilizzato una tecnica simile per il suo recente algoritmo di classificazione GoogLeNet che può identificare immagini all’interno di immagini, come un cane che indossa un cappello seduto su una panchina.

Il signor Farfade ha addestrato il suo algoritmo utilizzando un database di 200.000 immagini con volti mostrati in vari angoli e orientamenti, più 20 milioni di immagini che non contenevano volti.

Le ricerche descrivono che “la rilevazione dei volti sta attirando sempre più persone giorno dopo giorno e per semplificarla e migliorarla, abbiamo molto da fare.”

E, il team ha dichiarato che la tecnologia potrebbe essere migliorata con ulteriori addestramenti.

Poiché questa è una buona notizia per tutti i fornitori di cloud e le reti sociali che commerciano in immagini e per aziende come Facebook, Instagram e Imgur. Lo strumento Deep Face utilizzato da Facebook utilizza anche una tecnica di rete neurale per aiutare a riconoscere gli utenti nelle foto. Il suo algoritmo identifica i volti “con la stessa precisione di un umano” e utilizza un modello 3D per ruotare virtualmente i volti in modo che siano rivolti verso la fotocamera.

Nel modello, il team ha utilizzato una rete neurale che era stata addestrata su un database di volti per cercare di abbinare il volto con uno in un database di test di oltre 4 milioni di immagini, contenente più di 4.000 identità separate, ognuna etichettata da esseri umani.

La funzione dello strumento Deep Face di Facebook ha ora iniziato ad apparire nelle impostazioni sulla privacy degli account durante il tagging. Ma la funzione non è disponibile per tutti ed è ancora nelle fasi iniziali.