Hvordan hjernen genkender ansigter:Maskinlæringssystem gengiver spontant aspekter af menneskelig neurologi

Der er udviklet et nyt maskinlæringssystem, som kan genkende ansigter på en måde, der ligner den menneskelige hjerne. Systemet, kaldet "DeepFace", er udviklet af forskere ved University of Toronto og Google.

DeepFace bruger et dybt neuralt netværk, som er en type kunstigt neuralt netværk, der er inspireret af den menneskelige hjerne. Netværket trænes på en stor database med billeder af ansigter, og det lærer at identificere de træk, der er fælles for alle ansigter. Disse funktioner omfatter ansigtets form, positionen af ​​øjne, næse og mund og hudens tekstur.

Når netværket er trænet, kan det bruges til at genkende ansigter på nye billeder. For at gøre dette sammenligner netværket ganske enkelt det nye billede med billederne i dets database og finder de nærmeste matcher. Systemet er meget præcist, og det kan endda genkende ansigter, der er delvist skjulte, eller som er taget fra forskellige vinkler.

Udviklingen af ​​DeepFace er et væsentligt gennembrud inden for computersyn. Det repræsenterer et stort skridt fremad i vores forståelse af, hvordan hjernen genkender ansigter, og det har potentialet til at revolutionere en lang række applikationer, såsom ansigtsgenkendelsessoftware, sikkerhedssystemer og medicinsk billedbehandling.

Sådan virker DeepFace

DeepFace fungerer ved at bruge et dybt neuralt netværk til at lære de funktioner, der er fælles for alle ansigter. Netværket består af flere lag af indbyrdes forbundne noder, og hvert lag lærer at identificere et andet sæt funktioner. Det første lag lærer at identificere de grundlæggende træk ved et ansigt, såsom ansigtets form og positionen af ​​øjne, næse og mund. Det andet lag lærer at identificere mere komplekse funktioner, såsom hudens tekstur og formen på øjenbrynene. Det tredje lag lærer at identificere endnu mere komplekse træk, såsom ansigtsudtrykket og blikkets retning.

På det tidspunkt, hvor dataene har passeret gennem alle netværkets lag, har det lært at identificere alle de funktioner, der er fælles for alle ansigter. Dette gør det muligt for netværket at genkende ansigter i nye billeder, selvom de er delvist skjulte eller taget fra forskellige vinkler.

Applikationer af DeepFace

DeepFace har potentialet til at revolutionere en bred vifte af applikationer, såsom:

* Ansigtsgenkendelsessoftware: DeepFace kan bruges til at udvikle ansigtsgenkendelsessoftware, der er mere nøjagtig og pålidelig end eksisterende systemer. Dette kan bruges til en række forskellige formål, såsom sikkerhedssystemer, adgangskontrol og retshåndhævelse.

* Sikkerhedssystemer: DeepFace kan bruges til at udvikle sikkerhedssystemer, der kan spore menneskers bevægelser i en bygning eller et område. Dette kunne bruges til at forhindre uautoriseret adgang, afskrække kriminalitet og beskytte mennesker og ejendom.

* Medicinsk billeddannelse: DeepFace kan bruges til at udvikle medicinske billeddannelsessystemer, der kan hjælpe læger med at diagnosticere sygdomme og tilstande. For eksempel kan DeepFace bruges til at identificere hudkræft, øjensygdomme og andre tilstande.

* Virtuel virkelighed: DeepFace kan bruges til at udvikle virtual reality-systemer, der kan skabe realistiske og fordybende oplevelser. For eksempel kunne DeepFace bruges til at skabe virtual reality-spil, simuleringer og træningsprogrammer.

De potentielle anvendelser af DeepFace er uendelige. Efterhånden som teknologien fortsætter med at udvikle sig, kan vi forvente at se den revolutionere en lang række industrier og applikationer.