«Глубокий плотный детектор лиц» - прорыв в распознавании лиц

Глубокий плотный детектор лиц может обнаружить вас в толпе из миллиона

Довольно часто трудно распознать и выделить лица в толпе. Но заставить компьютеры делать то же самое гораздо сложнее, так как систему нужно запрограммировать таким образом, чтобы она могла правильно распознавать лица.

Исследования продолжаются, и еще многое предстоит сделать, чтобы сделать это более эффективным и действенным. Но исследователи из Yahoo Labs и Стэнфордского университета разработали алгоритм, который может идентифицировать лица под различными углами, когда часть лица скрыта, включая перевернутые и частично закрытые.

Новый алгоритм получил название Глубокий плотный детектор лиц и был представлен во вторник двумя исследователями, Сачином Фарфаде и Мохаммадом Саберианом.

Алгоритм для такого типа детекторной системы был построен на алгоритме Виолы-Джонса, который находит лиц, обращенных к камере, в изображениях, выделяя ключевые черты лица, такие как вертикальный нос и тени вокруг глаз.

В настоящее время компьютеры могут обнаруживать только довольно прямые лица, на самом деле системы даже не могут обнаружить и идентифицировать человека или изображение, если оно скрыто или смотрит в разных направлениях, не говоря уже о перевернутом положении. Чтобы справиться с этой проблемой, Фарфаде и его команда использовали форму машинного обучения, известную как глубокая сверточная нейронная сеть. Эта сеть включает в себя обучение компьютера распознавать элементы изображений из базы данных, используя различные слои.

Если посмотреть несколько месяцев назад, Google использовал аналогичную технику для своего недавнего алгоритма классификации GoogLeNet, который может идентифицировать изображения внутри изображений, такие как собака в кепке, сидящая на скамейке.

Г-н Фарфаде обучил свой алгоритм, используя базу данных из 200,000 изображений с лицами, показанными под различными углами и ориентациями, плюс 20 миллионов изображений, которые не содержали лиц.

Исследования описывают, что «распознавание лиц привлекает все больше людей с каждым днем, и чтобы сделать его проще и лучше, нам предстоит много работы».

И команда заявила, что технологию можно улучшить после дальнейшего обучения.

Поскольку это будет хорошая новость для всех облачных провайдеров и социальных сетей, которые занимаются изображениями, а также для таких компаний, как Facebook, Instagram и Imgur. Инструмент Deep Face, используемый Facebook, также использует технику нейронной сети для помощи в распознавании пользователей на фотографиях. Его алгоритм идентифицирует лица «так же точно, как человек» и использует 3D-модель для виртуального поворота лиц, чтобы они смотрели в камеру.

В модели команда использовала нейронную сеть, которая была обучена на базе данных лиц, чтобы попытаться сопоставить лицо с одним из тестовой базы данных из более чем 4 миллионов изображений, содержащих более 4,000 отдельных идентичностей, каждая из которых была помечена людьми.

Функция инструмента Deep Face от Facebook теперь начала появляться в настройках конфиденциальности аккаунтов во время тегирования. Но эта функция доступна не всем и все еще находится на начальной стадии.