Facebook опубликовала научную работу, описывающую созданную исследователями компании систему распознавания лиц при помощи глубокого обучения (deep learning). По точности узнавания она вплотную приблизилась к человеческим способностям.

Качество работы системы, получившей название Deepface, проверяли на тестовом наборе данных Labeled Faces in the Wild, который является стандартом де-факто для испытания алгоритмов распознавания лиц. Он состоит из 13 тысяч подписанных фотопортретов; некоторые из них изображают одних и тех же людей.

До сих пор люди различали лица из этого набора куда лучше, чем это делают машины. В 97,53% случаев они верно узнавали фотографии, изображающие одного человека. Алгоритм Deepface отстаёт совсем немного: его точность составляет 97,25%. При этом не играет роли, с какого ракурса сделан снимок и совпадает ли освещённость.

Этим, впрочем, его возможности и ограничиваются. Deepface в его нынешней форме неспособен идентифицировать изображённого на фотографии человека. Он успешно отыскивает фотографии, на которых запечатлено одно и то же лицо, но ничего не может сказать о том, кому именно оно принадлежит.

DeepFace3

Распознавание происходит в два этапа. На первом Deepface накладывает лицо с фотографии на трёхмерную модель средней человеческой головы, а потом разворачивает её в том же направлении, что и на других портретах. Затем к работе подключается заранее обученная многослойная нейронная сеть и даёт лицу числовое описание. Если описания двух лиц совпадают, они, как правило, принадлежат одному человеку.

Нейронная сеть состоит из девяти слоёв нейронов, между которыми проходят 120 миллионов связей. Сеть обучали на четырёх миллионах портретах, принадлежащих примерно четырём тысячам пользователей Facebook.

Полезность разработки для Facebook очевидна. Компания и сейчас применяет технологию распознавания лиц, хотя и значительно менее точную. Тем не менее в данный момент Deepface — это лишь исследовательский проект. О планах, касающихся внедрения этой технологии, пока не сообщается.