Das DeepFace-Projekt von Facebook

Facebook hat die Welt der Social Networking revolutioniert. Die Gründer der Social-Networking-Site haben es während ihres Studiums in Harvard in ihren Räumen begonnen, und was als einfache Sache begann, ist exponentiell gewachsen. Sie waren kürzlich in den Nachrichten für den Erwerb des Messaging-Service WhatsApp, mit Spekulationen über die Richtung, die sie nehmen. Kürzlich haben sie eine Software erfunden, von der sie behaupten, dass sie Gesichter besser zuordnen kann als Menschen. Untersuchungen zufolge kann ein Mensch zu 97,53 Prozent Fotos zweier unbekannter Gesichter zuordnen. Dies ist unabhängig von der Beleuchtungssituation oder ob die Personen in den Bildern der Kamera zugewandt sind.

Früh schreiben wir über eine gefährliche Seite von sozialen Netzwerken, aber Facebook und seine Konkurrenten haben aktiv an der Software namens Deep Learning gearbeitet. Es handelt sich um eine Software für künstliche Intelligenz, die eine komplexe Methode zur Abstimmung von Gesichtern verwendet. Die Software nutzt ein Netzwerk von Neuronen, das ihnen hilft, Muster in großen Datenpools langsam zu erkennen. Die neue Software erreicht 97,25 Prozent bei der Erkennung von Gesichtern, was eine deutliche Verbesserung gegenüber der bisherigen Software für künstliche Intelligenz darstellt. Laut den Forschern der künstlichen Intelligenz von Facebook nähert es sich der menschlichen Leistung. Die Fehlermarge wurde gegenüber früherer Software um mehr als ein Viertel reduziert.

Die Software verwendet ein 3-dimensionales Modell, das Gesichter dreht, und zwar so, dass sie selbst dann, wenn sie wegschauen, der Kamera zugewandt sind. Es tut, was Forscher Gesichtsprüfung als Gesichtserkennung nennen. Bei der Gesichtsverifikation wird erkannt, ob zwei Bilder dasselbe Gesicht zeigen, während bei der Gesichtserkennung Software die Gesichter in Gesichter stellt. Die beiden Techniken können miteinander verbunden werden, wodurch die Fähigkeit von Facebook verbessert wird, zu erkennen, ob zwei Gesichter gleich sind, und ihnen Namen zu geben. Diese Techniken miteinander zu verbinden, könnte hilfreich sein, um Vorschläge zu machen, auf welchen Fotos man Fotos anbringen kann, aber diese Technologie kann auch gefährlich sein.

Das Projekt DeepFace, von dem Facebook es nennt, befindet sich zumindest momentan im Vorstadium der Forschung. Facebook hat kürzlich ein Papier über das Projekt mit dem Ziel der Technologiekonferenz des IEEE im Juni veröffentlicht. Das Ziel der Veröffentlichung besteht darin, Feedback von anderen Mitgliedern der technologischen Forschungsgemeinschaft zu erhalten. Die Software-Pioniere sind Yaniv Taigman zusammen mit Ming Yang und ein weiterer Kollege Marc'Aurelio Ranzato. An der Projektentwicklung war auch ein Professor Lior Wolf von einer Universität in Israel beteiligt. Taigman hat in den öffentlichen Kreisen viel über das Projekt gesprochen. Wir von Jammer-shop hoffen, dass dieses Projekt in eine positive Richtung gehen wird.

Das DeepFace-Projekt arbeitet in zwei Phasen. In der ersten Phase ändert die Software virtuell den Bildwinkel. Die Korrektur ist so, dass das Bild im Bild nach vorne zeigt. Die Software verwendet ein dreidimensionales Modell einer typischen durchschnittlichen Frontfläche. In der nächsten Stufe kommt das neuronale Netzwerk ins Spiel. Es berechnet eine numerische Beschreibung des Gesichts. In dieser Phase vergleicht es die numerischen Daten, die von den zwei Bildern gesammelt werden. Wenn in den Daten genügend Ähnlichkeiten vorhanden sind, entscheidet die Software, dass die beiden Bilder das gleiche Gesicht haben. Wenn Sie dieser modernen Technologie nicht vertrauen, empfehlen wir Ihnen, tragbare oder stationäre Jammer zu wählen, die wir in unserem Geschäft anbieten.