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 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 que tenían cada una “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 una 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.
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