Han presentado un nuevo sistema que tiene un 97,25% de efectividad, casi tan acertado como el cerebro humano
SerDigital > @SerDigitalCL > 25.03.14
Cuando un usuario, desde su ordenador, crea un nuevo álbum de fotos en Facebook, hay un paso que quizás a muchos no les sorprenda pero que tiene mucha tecnología detrás (y polémica). Una vez que la persona «sube» las fotografías, la red social identifica los rostros de las personas que están en ellas y le pregunta al usuario si los quiere etiquetar. Es decir, Facebook reconoce cuáles de tus amigos están presentes en esas fotos. A veces no los identifica, bien sea porque no es un amigo de la red social, o porque el sistema no logra extraer la información necesaria de este.
Ahora, Facebook ha presentado un nuevo informe sobre «DeepFace», un sistema de reconocimiento facial en el que asegura que lo han hecho aún más preciso, a sólo unas décimas de la efectividad humana. Está en fase de investigación.
En este nuevo informe apuntan que la forma «moderna» de reconocimiento de rostros consiste en varios pasos convencionales: detectar, alinear, representar y clasificar. Facebook ha querido revisar ese proceso.
«Hemos hecho una relectura del paso de alineación y el paso de representación, empleando modelado explícito en 3D para aplicar una transformación a trozos, que deriva en una representación compuesta por una red de nueve capas profundas», explican en el documento.
Esa red de capas involucra más de 120 millones de parámetros. Facebook explica que han «entrenado» este modelo con «el mayor conjunto de datos facial hasta la fecha». Es decir, con los datos de los rostros de sus usuarios, pero no de todos. Para probar este sistema han utilizado cuatro millones de imágenes etiquetadas que pertenecían a 4.000 identidades. «Cada identidad tiene un promedio de mil muestras»
«Nuestro método alcanza una precisión de 97,25% en las caras marcadas en el conjunto de datos, reduciendo el error del estado actual de la técnica en más de un 25%, acercándose estrechamente el desempeño a nivel humano», han dicho. Son sólo unas décimas de diferencia con la precisión humana. Las personas pueden hacer ese proceso con un 97,53% de efectividad.
Deepface es en la actualidad un proyecto de investigación, pero en el futuro es probable que se utilice para ayudar con el reconocimiento facial de Facebook. Esta red social tendría un gran poder en sus manos, hacer el seguimiento de sus usuarios a través de sus rostros por toda la web, y por qué no, en la vida real.
El sistema de DeepFace está desarrollado por un grupo de la unidad de investigación Facebook AI y la Universidad de Tel Aviv, y está respaldado por una red neuronal de aprendizaje profundo de la imagen. Una red de este tipo, es una pieza de software que simula una aproximación de cómo funcionan las neuronas reales. Es decir, DeepFace intenta aprender cómo lo haría una persona con una gran cantidad de datos.
En el informe presentado por Facebook exponen el ejemplo con una foto del actor Sylvester Stallone. Deepface no pierde su efectividad por la iluminación presente en las fotografías o el ángulo del rostro en la imagen.
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uso cotidiano, los aeropuertos o cámaras de seguridad del transporte público (
los tendía a confundir con otra persona, lo que denominamos un “rostro difícil”. No tenemos detalles de las características que marcan la diferencia pero aparentemente el bigote, barba, pelo y cejas dificultan la tarea de reconocimiento del Gran Hermano Digital Facebook.
