Com a nova tecnologia do Facebook, você não terá mais que tagar seus amigos: É fácil para os seres humanos para identificar rostos em fotos no Facebook , mas o método não é tão simples para computadores . Claro , o Facebook tem um prompt sugeriu que prevê que você está tentando marcar , mas agora a empresa está trabalhando em uma tecnologia que promete ” precisão quase humano “, assim você não terá que fazê-lo sozinho no futuro.

Com a nova tecnologia do Facebook, você não terá mais que tagar seus amigos

API Grupo do Facebook está desenvolvendo um software chamado DeepFace , que mapeia recursos 3D faciais e cria um modelo incolor para aproximar a imagem de caracterizações específicas. A precisão do método é 97,25 %, o que é um pouco menos a precisão de 97,5% que um ser humano pode identificar , de acordo com o grupo.

Com a nova tecnologia do Facebook, você não terá mais que tagar seus amigos

” Nós apresentamos um sistema ( DeepFace ), que fechou a maioria da diferença remanescente no benchmark mais popular no reconhecimento de face sem restrições , e agora está à beira de precisão nível humano “, disseram os pesquisadores em um relatório divulgado pelo Facebook API Group. “

Treinado em um Grande Conjunto

O Principio de Uso da Big Data: Ele é treinado em um grande conjunto de dados de rostos adquiridos a partir de uma população muito diferente do que o utilizado para a construção dos referenciais de avaliação , e é capaz de superar os sistemas existentes com adaptação só mínimo. ”

Para desenvolver a tecnologia , o Facebook verificou em média 4,4 milhões de rostos marcados de 4.030 de seus usuários para desenvolver a tecnologia , o Facebook verificou 4,4 milhões de rostos marcados de 4.030 de seus usuários para ajudar o sistema aprender a identificar melhor as características específicas de cada pessoa. O relatório também revela que o Facebook verifica para o reconhecimento de face moderna em quatro fases : detectar , alinhar, representar e classificar .

“Nós vamos rever tanto a etapa de alinhamento e o passo representação através do emprego de modelagem 3D face explícita , a fim de aplicar uma transformação por partes, e derivar uma representação facial de uma rede neural profunda de nove camadas , “

as notas de empresa na sua página DeepFace .

“We present a system (DeepFace) that has closed the majority of the remaining gap in the most popular benchmark in unconstrained face recognition, and is now at the brink of human level accuracy,” researchers said in a report released by Facebook API Group. “It is trained on a large dataset of faces acquired from a population vastly different than the one used to construct the evaluation benchmarks, and it is able to outperform existing systems with only very minimal adaption.”

Rede Profunda Envolve mais de 120 Milhões de Parâmetros

Esta rede (opera em profundidade) profunda envolve mais de 120 (cento e vinte) milhões de parâmetros usando várias camadas ligadas localmente, em vez de as camadas convolucionais padrão. Assim , treinamos o no maior conjunto de dados facial por dia, uma identidade rotulado conjunto de dados de quatro milhões de imagens faciais pertencentes a mais de 4.000 identidades , onde cada identidade tem uma média de mais de mil amostras.

Embora não possa ver a abordagem atualizada no Facebook ainda, o site deverá apresentá-lo na Conferência IEEE em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões em junho, de acordo com o MIT Technology Review .

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