“Deep Dense Face Detector” um avanço na detecção de faces

Deep Dense Face Detector pode te identificar em uma multidão de um milhão

É bastante difícil reconhecer e identificar rostos em uma multidão. Mas fazer com que os computadores façam o mesmo é muito mais difícil, pois o sistema precisa ser programado de tal maneira que possa reconhecê-los corretamente.

Pesquisas estão em andamento e ainda há muito a ser feito para torná-lo mais eficaz e eficiente. Mas pesquisadores do Yahoo Labs e da Universidade de Stanford desenvolveram um algoritmo que pode identificar rostos de vários ângulos diferentes, quando parte do rosto está oculta, incluindo de cabeça para baixo e parcialmente obstruída.

O novo algoritmo foi nomeado Deep Dense Face Detector e foi apresentado na terça-feira pelos dois pesquisadores, Sachin Farfade e Mohammad Saberian.

O algoritmo para esse tipo de sistema de detector foi construído com base no algoritmo Viola-Jones, que identifica pessoas de frente em imagens ao destacar características faciais-chave, como um nariz vertical e sombras ao redor dos olhos.

Atualmente, os computadores só conseguem detectar rostos bastante retos; na verdade, os sistemas não conseguem nem detectar e identificar a pessoa ou imagem se estiver obscura ou olhando em várias direções, quanto mais de cabeça para baixo. Portanto, para lidar com esse problema, Farfade e sua equipe usaram uma forma de aprendizado de máquina conhecida como rede neural convolucional profunda. Essa rede envolve treinar um computador para reconhecer elementos de imagens a partir de um banco de dados usando várias camadas.

Olhando alguns meses para trás, o Google usou uma técnica semelhante para seu recente algoritmo de classificação GoogLeNet, que pode identificar imagens dentro de imagens, como um cachorro usando um boné sentado no banco.

O Sr. Farfade treinou seu algoritmo usando um banco de dados de 200.000 imagens apresentando rostos mostrados em vários ângulos e orientações, além de 20 milhões de imagens que não continham rostos.

As pesquisas descrevem que “a detecção de rostos está atraindo muitas pessoas dia após dia e, para torná-la mais simples e melhor, temos muito a fazer.”

E a equipe disse que a tecnologia poderia ser aprimorada com um treinamento adicional.

Como isso será uma boa notícia para todos os provedores de nuvem e redes sociais que negociam imagens e para empresas como Facebook, Instagram e Imgur. A ferramenta Deep Face usada pelo Facebook também utiliza uma técnica de rede neural para ajudar a reconhecer usuários em fotos. Seu algoritmo identifica rostos ‘com a mesma precisão que um humano’ e usa um modelo 3D para rotacionar virtualmente os rostos para que fiquem voltados para a câmera.

No modelo, a equipe usou uma rede neural que foi treinada em um banco de dados de rostos para tentar combinar o rosto com um em um banco de dados de teste de mais de 4 milhões de imagens, contendo mais de 4.000 identidades separadas, cada uma rotulada por humanos.

O recurso da ferramenta Deep Face do Facebook agora começou a aparecer nas configurações de privacidade das contas durante a marcação. Mas o recurso não está disponível para todos e ainda está em sua infância.