Tehnologija računalnog prepoznavanja lica na slikama sve više napreduje, i shodno tome gomilaju se servisi i alati koji se upravo time bave, no njihove mogućnosti dosad nisu bile usporedive s ljudskom sposobnosti rješavanja istog zadatka, koja dolazi prirodno i koju smatramo vrlo jednostavnim zadatkom. Facebook se sad pak hvali svojom Deep Face tehnologijom, koja navodno odvodi sustave prepoznavanja lica na novu razinu i obavlja ovu zadaću s 97,25-postotnom preciznošću.
Tehnologija računalnog prepoznavanja lica na slikama sve više napreduje, i shodno tome gomilaju se servisi i alati koji se upravo time bave, no njihove mogućnosti dosad nisu bile usporedive s ljudskom sposobnosti rješavanja istog zadatka, koja dolazi prirodno i koju smatramo vrlo jednostavnim zadatkom. Facebook se sad pak hvali svojom Deep Face tehnologijom, koja navodno odvodi sustave prepoznavanja lica na novu razinu i obavlja ovu zadaću s 97,25-postotnom preciznošću.
To je svakako impresivan rezultat uzme li se u obzir da su ljudi testirani na istim slikama u prosjeku identificirali iste s 97,5-postotnom sigurnošću, što nije daleko od rezultata koje postiže Deep Face. Samo ime DeepFace indicira da je riječ o samoučećem softveru koji funkcionira po principu deep learning koji se iskušava u razvoju umjetne inteligencije. Deep learning sustavima pokušava se replicirati ljudski živčani sustav, posebice mreže u neurokorteksu kako bi se računalno mogli uočiti uzorci u velikoj količini podataka.
I DeepFace tako koristi devet slojeva simuliranih neurona kako bi raspoznao lica, prenosi MIT Technology Review, i koristi 4,4 milijuna imenovanih slika 4030 osoba na društvenoj mreži kako bi se razvijao i učio. Slike raspoznaje uz nekoliko koraka: prvo “ispravlja” lice osobe na slici stvarajući 3D en face zapis, koristeći trodimenzionalni model “prosječnog” lica na koji prenosi posebne crte lica, a potom taj isti model potom vraća u dvije dimenzija filtrirajući različite se karakteristike lica različitim bojama.
Cijeli projekt je za sad tek istraživački i nećemo ga tako uskoro koristiti kao pomoć u tagiranju i drugim svakodnevnim radnjama na društvenoj mreži. Facebook je za sad publicirao znanstveni rad o ovom sustavu, a uživo će ga predstaviti na IEEE konferencji posvećenoj upravo računalnom prepoznavanju uzoraka koja će se održati u lipnju, kako bi dobio povratnu informaciju od istraživačke zajednice.