Facebook Deepface: Obrazno prepoznavanje se bliža človeškim zmožnostim

Prepoznavanje obrazov je relativno enostavna naloga za ljudi, za računalniki pa je že dolga pot poskušanja razvoja programske opreme, ki dobro služi temu namenu. Sedaj pri Facebooku trdijo, da so razvili tehnologijo, ki lahko s precejšnjo gotovostjo ugotovi, če je na sosednjih fotografijah iste osebe,to pa lahko opravlja s precej podobno gotovostjo kot človeško oko.

Projekt se imenuje Deepface, in sodeč po izjavi Facebooka je 97,25% natančen, kar je precej blizu rezultatu, ki so ga dosegli ljudje pri enakem standardiziranem testu. Ljudje smo namreč dosegli 97,5 % natančnost, kar je le malenkost stran od dosežkov projekta Deepface. Z izdelavo programske opreme naj bi metoda dosegla kar 25% večji uspeh pri prepoznavanju obrazov kot pri prejšnjih metodah prepoznavanja.

Kako deluje Deepface? Slike obrazov procesira v dveh korakih. Najprej popravi kot obraza da se obraz na sliki obrne naprej in to stori z uporabo “povprečno-izgledajočega” obraza. Nato pride na vrsto “deep learning” oz. globoko učenje nevronskega omrežja, ki dobi numerični opis z uporabo ponovno nastavljenega obraza. Če pri tem dobi dva podobna opisa obrazov na sliki, se odloči, da sta obraza enaka. Pri tem je vredno omeniti da deluje deep learning part Deepfaca na podlagi devetih plasti med seboj povezanih nevronov, ki imajo med seboj več kot 120 milijonov povezav.

Da so to nevronsko omrežje izurili so posegli kar v podatke Facebooka. Okoli 4000 uporabnikov, ki imajo objavljenih več kot 1000 fotografij so pripomogli k učenju omrežja Deepfaca z več kot 4.000.000 slikami.

Projekt pa ne bo nemudoma končal na Facebooku. Zaenkrat ostaja striktno raziskovalni projekt, Facebook je prejšnji teden izdal le povzetek projekta, raziskovalci pa bodo predstavili svoje delo na IEEE konferenci junija letos. Cilj objave rezultatov je dobiti povratne informacije razvojnega “community-ja” Facebooka.