0,0
рейтинг
18 марта 2014 в 20:52

Facebook научился распознавать лица в толпе с точностью 97,25 %

image

Facebook разработал алгоритм под названием DeepFace, который позволяет идентифицировать лицо в толпе с точностью 97,25 %, что почти соответствует способностям среднего человека (97,53 %), пишет TechCrunch.

Чтобы преодолеть ограничения обычных программ для распознавания лиц разработчики Facebook нашли способ строить 3D-модели лица по фотографии. Эти модели затем можно вращать, чтобы обеспечить распознавание одного лица, запечатлённого под разными углами. В прошлом же попытка распознания лица легко могла стать неудачной, если человек просто немного наклонил голову в другую сторону.

Для полноценной работы алгоритма DeepFace его нужно обучить на большом числе лиц. В текущей версии он может идентифицировать до 4 тысяч людей на основе базы данных из более 4 миллионов отдельных изображений. Теоретически эту базу можно расширить для того, чтобы применить к самой социальной сети Facebook, что было бы полезно, если Facebook захочет автоматизировать процесс идентификации всех ваших контактов и распознавать лица на фотографиях без необходимости ручной отметки пользователями.

Пока что этот проект оформлен только в виде исследовательской работы, опубликованной на прошлой неделе, и группа авторов собирается представить результаты работы на конференции Computer Vision and Pattern Recognition в Колумбусе, штат Огайо, в июне. Тем не менее, проект имеет огромный потенциал для будущего применения, как в самом Facebook, так и в области искусственного интеллекта.
Александр Андрейко @aleksandrit
карма
56,1
рейтинг 0,0
Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Самое читаемое

Комментарии (40)

  • +63
    Ну уж нет. Пойду сменю аватарку на котика.
    • +98
      Только на чужого, а то в случае чего вас опознают по котику.
      • +6
        Это должны быть морские котики, которые нынешним алгоритмам «все на одно лицо».
    • +21
      вы действительно считаете что сменив аватарку на новую, старая удалится =)?
    • +3
      Думаешь, фейсбук удалит твою фотку из своей базы данных? Раньше надо было думать
    • +2
      Теперь я понимаю, насколько мудры женщины — они ставили котиков на аватарки задолго до научного обоснования этого явления )
  • +1
    Жесть, какая она есть.
    Осталось дополнить эту технологию фильтром по неугодным высказываниям.
  • +13
    Научился!… а нет погодите, Разработал алгоритм!… точнее там пока всё в виде исследовательской работы… ну как в виде работы — вроде бы кто-то кому-то сказал, что собираются представить результаты. Когда? А чёрт его знает.

    А название, да, красивое — DeepFace — Глубокое лицо по нашему.
    • +6
      Работа доступна здесь.
    • +4
      Уверен, что главный заказчик уже вовсю пользуется. Для ловли террористов, само собой.
      • 0
        Да нет, конечно. Он ловит Вас и меня. Вдруг я есть на какой-нибудь из Ваших фотографий! Вот это будет бомба!
        • 0
          вы зря написали вот то слово, самое последнее. Теперь вы точно в базе. На всякий случай :)
  • +3
    Пришла пора генерировать лица.
    • 0
      Было бы неплохо иметь возможность сделать морфинг определенных лиц. Указываешь, мол, это лицо смешать с этим, а результат — новое лицо.
    • +18
      Южное Бутово — меняем внешность с 1991 года.
  • +5
    Боже мой, они узнали Слая.
    • +4
      И толпа на фото впечатляет
  • 0
    > распознавать лица на фотографиях без необходимости ручной отметки пользователями.
    Насколько мне известно, у facebook уже сейчас есть эта функция, или я неправ?
    • +1
      Была, выключили из-за нарушения privacy.
    • +1
      Была функция распознавания лиц, но если лицо под другим углом, то она не работала.
  • +4
    Даже если вы тщательно следите за своей приватностью, ваши друзья отметят вас на совместном фото, а вы можете об этом даже не узнать.
    • +12
      Нужно следить за свое приватностью так, чтобы у вас не было друзей или чтобы они не знали, что являются вашими друзьями :)
  • +21
    Опять, опять чёрт подери. Ну что значит эта вероятность? Это число из ниоткуда и ни о чём, приукрашенное журналюгами. Есть FAR и FRR. Вероятность ложного допуска и вероятность пропуска цели. Только эти два числа характеризуют систему биометрического/любого другого распознавания.
    скорее всего 97.25 это EER, точка пересечения кривых FAR и FRR. Тогда приведённая вероятность — это вероятность того, что правильное лицо совпадёт само с собой. Понятно, что ни о каком распознавании в толпе преступников и речи нет. Если есть база 100 человек, то в каждой сотне пропущенных будет находиться примерно два совпадения с базой. Да, это примерно то, что выдаёт неподготовленный человек когда сравнивает фотографии с одного взгляда. Естественно, если человек сравнивает трёхмерные лица — у него всё гораздо лучше. До человека таким системам ещё далеко. Годятся они для услуг типа «пароль на комп/сайт» или «автомат чтобы приготовить каждому члену семьи его напиток». Ну, либо статистический анализ базы или анализ френдов в фэйсбуке/контактике. Ни о каких правоохранительных применениях и речи нет.
    • +3
      В машинном обучении другая терминология. Имеется ввиду mean accuracy — т.е. общее правильно распознанных элементов, деленное на общее количество тестовых примеров. Вы правы — для несбалансированных классов это плохая метрика. Но в статье указывается AUC score — стандартный способ оценки классификаторов, и он довольно высок.
    • 0
      Ни о каких правоохранительных применениях и речи нет.

      Правоохранителям не обязательно получать с помощью этой технологии доказательства, которые примет любой суд.
      Им достаточно «наводки\наколки», а потом — соберут улики классическим способом.
      • 0
        При таком раскладе, с учетом cognitive biases самих следователей, жестянка с высоким false acceptance rate начнет, при работе с большими данными, «полностью автоматически» разваливать дела.
        • –2
          Ну что Вы. Конечно же, дело не развалится в суде, так как в деле будут содержаться достаточные, исчерпывающие чистосердечные признания, добытые шантажом и пытками у тех случайных людей, на которых укажет машина в толпе. Машина же не может ошибаться.
  • +8
    Выбрать в качестве примера для алгоритма распознавания лиц человека с парализованной половиной лица — это… оригинально.
  • +5
    Скоро ожидаем неприметную галочку где-то в глубине настроек Privacy, что-то вроде «рассказывать всем, где я бываю», включенную, разумеется.

    ФБ будет анализировать публичные камеры в городах, прикидывать, кто из юзеров где засветился, накладывать на карту мероприятий и вообще событий, и писать автопосты: «Иван Петров побывал на выставке CeBIT 2014». Прямо «Elvis has left the building» напомнило :)

    Дальше — больше. Через некоторое время записи разрастутся до «Иван Петров и 5 из его друзей посетили выставку», затем до «Иван Петров с Илоной Сидоровой отлично провели день: сначала сходили на CeBIT (где встретили 5 друзей Ивана и 2 друзей Илоны), затем сходили в кафе такое-то..,» и т.д.

    Ладно, может, такого и не напишут. Но ведь системы-то слежения так и будут «думать», в смысле, так и запомнят. И будет «Зачем вы ходили три года назад на площадь Ленина, где в это время пребывали зачинщики беспорядков?»
    • 0
      А потом твоя девушка прочитает у тебя в ленте, что ты с какой-то Алиной ходил в кино, пока она к маме ездила.
      Думаю, такой трюк не очень то и законный. В Европе, например, превышение скорости фиксируется на камеры, но при этом лицо пассажира зарисовывают, ведь вмешиваться в личную жизнь человека не есть правильно. Даже скандал был, когда жена какого-то чиновника взяло письмо со штрафом и фотографией, и увидела там его с любовницей.
  • +3
    Следующий шаг: идентифицировать человека по затылку)
    • 0
      «Исследования группы Прети также показали, что запах пота индивидуален и может использоваться для идентификации личности, а также служить источником значительного объема персональных данных, включая половую принадлежность, состояние здоровья и так далее. Эти результаты заставили Прети и его коллег предположить, что аналогичную функцию может обеспечивать и ушная сера.»

      Источником персональных данных предложили сделать ушную серу.

      p.s. Сейчас корпорации собирают все биометрические данные, в которые больницы отправляют наши анализы (кровь, мазки, мочу, кал и т.д.). Так что всё серьезней, чем мы думаем.
      • 0
        О ужас, они скупают наши какашки?
      • +1
        Еще две вещи, которые меня беспокоят.

        Во-первых, кроме того, что все больницы отправляют био-материал всего в несколько лабораторий, являющихся транснациональными корпорациями, также уничтожены местные лаборатории. По крайней мере, в Пермском крае весь материал везут в Пермь. Раньше в городах области были свои лаборатории.

        Второе, все данные собираются в информационную систему, американской корпорации, замешанной в нескольких скандалах с участием ЦРУ.

        Шуточки с какашками здесь неуместны. Сбор биометрических данных даёт ключи биологического воздействия на каждого человека. Например, если известно, что какой-либо активист имеет аллергию на мёд, то достаточно его покормить медовыми печеньками, а потом выставить все как несчастный случай.

        Имея такую базу можно много всяких «интересных штучек» придумать. Здесь и беспилотники не нужны.
        • 0
          Напомнило X-Files и огромную базу образцов ДНК в деревянных ящичках
  • +2
    Ну вот!
    А я с товарищем 5 лет назад делал что-то похожее в университете.
    Приятно, что мы двигались в том же направлении, что и авторы из Фейсбука.
  • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
  • 0
    я просто оставлю это здесь
    image
  • 0
    Тем не менее, проект имеет огромный потенциал для будущего применения, как в самом Facebook, так и в области искусственного интеллекта.
    А при чём здесь искусственный интеллект?
  • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.