Facebooks Gesichtserkennung "Nähert sich Human-Level Performance"


Facebook arbeitet seit Jahren an Auto-taggen Fotografien auf Gesichtserkennung, sondern erreicht jetzt einen Punkt, wo die Technologie "eng Mensch-Level-Performance nähert." In der Tat, in gewisser Weise ist, die es vielleicht sogar, besser sein.

Das soziale Netzwerk Inhouse Research-Team arbeitet an einem Projekt namens DeepFace: innovative Gesichtserkennung Software, die Karten 3D Gesichtszüge, verwandelt sie in ein flaches Modell, dann filtert das Ergebnis durch Farbe, bestimmte Gesichts Elemente zu identifizieren.

Und junge, funktioniert es. Gegeneinander ein Test, wo sie gebeten hat, um festzustellen, ob zwei Personen im Side-by-Side Bilder dieselbe Person sind, ist es 97.25 Prozent genau. Beim Menschen dauert den Test, erhält sie 97,5 Prozent. Meine Güte, die beeindruckend ist. Es hat auch etwas Zeit und Geduld zu erreichen. Das System verwendet eine Staffelung 120 Millionen Parameter, um Gesichter zu identifizieren, und trainiert wurde mit einem Pool von 4,4 Millionen Gesichter von 4.030 verschiedenen Leuten auf dem sozialen Netzwerk bezeichnet, um diesen Punkt zu erreichen.

Das Feature wird nicht auf der Website nur noch nicht, obwohl ausgerollt werden. In der Tat ist Facebook auf der IEEE Conference on Computer Vision und Mustererkennung im Juni dabei um zu sehen, was akademische und andere Forscher daraus machen. Hoffentlich setzt sich auch mehr als ein paar Privatsphäre. [Facebook über Technology Review]

Etikett: Mathematik, Informatik, Gesichtserkennung Facebook
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