http://www.xakep.ru/post/62222/

Если человека спрашивают, представляют ли два разных лица одну и ту же персону, он отвечает с точностью 97,53%. Новое программное обеспечение Facebook показывает почти идентичный результат 97,25% независимо от освещения или направления лица. Это беспрецедентная точность распознавания для систем искусственного интеллекта, которые традиционно справляются с подобными задачами значительно хуже людей. Исследователям удалось также на 25% снизить количество ложных срабатываний по сравнению с аналогичными разработками конкурентов.

Новая технология под названием DeepFace создана в научно-исследовательском подразделении Facebook с целью улучшить движок автоматического распознавания чужих лиц на личных фотографиях, которые пользователи загружают на сайт социальной сети. Хотя такая практика признана незаконной в некоторых странах, компания Facebook все равно продолжает исследования. Разработки могут найти применение далеко за пределами социальной сети. Например, в системах наружного наблюдения, которые в ближайшие годы должны покрыть почти всю территорию большинства мегаполисов.

Исследователи из Facebook использовали самообучаемую нейросеть, которую тренировали на большой базе данных из реальных фотографий. Facebook обладает архивами фотографий, где пользователи сами помечают имена друзей на разных фотографиях, предоставляя ИИ уникальную возможность проанализировать одни и те же лица в разных ракурсах. Для тренировки нейросети использовали крошечную часть этой базы: 4,4 млн фотографий от примерно 4030 человек.

DeepFace анализирует лица по многоступенчатой схеме. Сначала нужно определить наличие лица на фотографии и выделить его контуры. Затем составляется схема по 67 ключевым точкам на лице. После этого схема трансформируется в 3D-маску, которую можно вращать во всех плоскостях и сравнивать с такими же масками, полученными при анализе других фотографий, а также самостоятельно генерировать 2D-снимки лица под любыми ракурсами и под любым освещением.

Научная работа “DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification” будет опубликована в журнале “IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition” в июне 2014 года (зеркало).