Способность узнавать человека, лицо которого видно лишь частично, всегда было отличительной способностью человека. Теперь это не так.
Разработчики из научно-исследовательского подразделения Yahoo Labs в Калифорнии и Стэндфордского университета использовали свёрточную нейронную сеть (deep convolutional neural network) для создания системы, которая показала исключительно надёжный результат в детектировании лиц.
Идея в том, чтобы тренировать многоуровневую нейросеть на большой базе аннотированных фотоматериалов, так что она, в конце концов, начинает определять лица самостоятельно.
Если провести небольшой экскурс в историю, то до 2001 года вообще не существовало технологии, способной определять наличие лиц в реальном времени. Затем появился так называемый алгоритм Виолы-Джонса, который быстро внедрили у себя почти все производители цифровых камер. Однако, у метода Виолы-Джонса (определение носа и глаз по вертикальному светлому пятну и находящимся рядом тёмным пятнам) есть определённые ограничения: он замечает только лица, повёрнутые фронтально к камере.
В отличие от него, нейросеть Yahoo Labs успешно детектирует лица, повёрнутые практически под любым углом.
Для тренировки системы использовалась база из 200 000 изображений с лицами под разным наклоном и углом, а также дополнительная база из 20 млн изображений без лиц. Тренировка проходила пакетами по 128 изображений в 50 000 проходов.
В результате получен надёжный детектор лиц, который разработчики назвали Deep Dense Face Detector. Его результаты отлично выглядят на фоне других алгоритмов. Более того, он значительно превосходит конкурентов в определении лиц, повёрнутых на 180° («вверх ногами»). Вероятно, эту функцию игнорировали создатели других алгоритмов, хотя для многих фотографий она нужна.
В будущем Yahoo планирует использовать этот алгоритм в поисковой системе по фотографиям. Как известно, корпорации принадлежит фотохостинг Flickr, где собрана одна из самых больших в мире коллекций фотографий.