Το Ï€Ïώτο λογισμικό που ξεπεÏνά τις ανθÏώπινες ικανότητες στην αναγνώÏιση Ï€Ïοσώπων θα μποÏοÏσε στο μÎλλον να καταÏγήσει τους κωδικοÏÏ‚ Ï€Ïόσβασης στους υπολογιστÎÏ‚ και να αυτοματοποιήσει τον Îλεγχο διαβατηÏίων, υποστηÏίζουν οι κινÎζοι εÏευνητÎÏ‚ που ανÎπτυξαν τον αλγόÏιθμο.
Η ÏŒÏαση είναι μια διαβόητα δÏσκολη λειτουÏγία για τους υπολογιστÎÏ‚, και μÎχÏι σήμεÏα οι αλγόÏιθμοι αναγνώÏισης Ï€Ïοσώπων ξεπεÏνοÏσαν τους ανθÏώπους μόνο σε ιδανικÎÏ‚ συνθήκες. Η αξιοπιστία τους όμως θα μποÏοÏσε να Ï€Îσει δÏαστικά από αλλαγÎÏ‚ στο φωτισμό, στην κόμμωση ή από τα γυαλιά και το μοÏσι.
Για Ï€Ïώτη φοÏά, υπεÏηφανεÏονται εÏευνητÎÏ‚ του ÎšÎ¹Î½ÎµÎ¶Î¹ÎºÎ¿Ï Î Î±Î½ÎµÏ€Î¹ÏƒÏ„Î·Î¼Î¯Î¿Ï… του Χονγκ Κονγκ, Îνας αλγόÏιθμος κατÎÏÏιψε το ανθÏώπινο ÏÎµÎºÏŒÏ ÏƒÏ„Î·Î½ αναγνώÏιση Ï€Ïοσώπων από μια ευÏÎως χÏησιμοποιοÏμενη βάση δεδομÎνων με φωτογÏαφίες: τη συλλογή Labelled Faces in the Wild, η οποία πεÏιÎχει 13.000 εικόνες 600 δημόσιων Ï€Ïοσώπων οι οποίες συλλÎχθηκαν από τον Παγκόσμιο Ιστό.
Για να αναγνωÏίσει κανείς Îνα Ï€Ïόσωπο στη βάση δεδομÎνων Ï€ÏÎπει ουσιαστικά να συγκÏίνει δÏο φωτογÏαφίες και να λάβει απόφαση αν οι εικόνες αυτÎÏ‚ δείχνουν το ίδιο Ï€Ïόσωπο.
Στην πεÏίπτωση της βάσης δεδομÎνων Labelled Faces in the Wild, οι άνθÏωποι μποÏοÏν να το κάνουν αυτό στο 97,53% των πεÏιπτώσεων.
Ο νÎος αλγόÏιθμος, με την ονομασία GaussianFace, ανεβάζει το ποσοστό επιτυχίας στο 98,52%, τονίζει το εÏευνητικό δίδυμο των Τσαοτσάο Λου και Τσιαόου Τανγκ.
Το λογισμικό απομονώνει το Ï€Ïόσωπο σε κάθε εικόνα και μετÏά τις σχετικÎÏ‚ θÎσεις των ματιών, της μÏτης και των ακÏών του στόματος. ΑκολοÏθως χωÏίζει την εικόνα σε επικαλυπτόμενα τετÏάγωνα διαστάσεων 25 x 25 εικονοστοιχείων και πεÏιγÏάφει κάθε τετÏάγωνα με Îνα διάνυσμα. Όταν ολοκληÏώσει αυτή τη μαθηματική πεÏιγÏαφή των τετÏαγώνων, είναι πια Îτοιμο να συγκÏίνει τις εικόνες αναζητώντας ομοιότητες.
Το Ï€ÏόγÏαμμα, όμως, Ï€ÏÎπει Ï€Ïώτα να μάθει τι είναι αυτό που ψάχνει. Για να γίνει αυτό οι αλγόÏιθμοι αναγνώÏισης Ï€Ïοσώπων εκπαιδεÏονται συνήθως με τεικόνες σε ειδικÎÏ‚ βάσεις δεδομÎνων.
Η ιδιαιτεÏότητα του GaussianFace είναι ότι εκπαιδεÏτηκε όχι σε μία αλλά σε Ï„ÎσσεÏις διαφοÏετικÎÏ‚ βάσεις δεδομÎνων, οι οποίες πεÏιείχαν Ï€Î¿Î»Ï Î´Î¹Î±Ï†Î¿ÏετικÎÏ‚ εικόνες.
Όταν τελικά δοκιμάστηκε στις εικόνες του Labelled Faces in the Wild, η οποία θεωÏείται από τις πλÎον απαιτητικÎÏ‚ βάσεις δεδομÎνων, ο αλγόÏιθμος κατάφεÏε για Ï€Ïώτη φοÏά να ξεπεÏάσει τους ανθÏώπους.
Οι εÏευνητÎÏ‚ αναγνωÏίζουν ότι σε Ï€ÏαγματικÎÏ‚ συνθήκες οι άνθÏωποι κατά πάσα πιθανότητα θα υπεÏτεÏοÏσαν, καθώς η ÏŒÏασή τους δεν πεÏιοÏίζεται στο Ï€Ïόσωπο αλλά Îχει θÎσει υπό διεÏεÏνηση και άλλες παÏαμÎÏ„Ïους όπως η θÎση των ώμων.
ΠαÏόλα αυτά, οι δημιουÏγοί του GaussianFace εκτιμοÏν ότι ο αλγόÏιθμός τους είναι αÏκετά αξιόπιστος για να αξιοποιηθεί σε κÏίσιμες εφαÏμογÎÏ‚ ασφάλειας όπως ο Îλεγχος διαβατηÏίων στα αεÏοδÏόμια, κατά τον οποίο Îνα φυσικό Ï€Ïόσωπο Ï€ÏÎπει να συγκÏιθεί με τη φωτογÏαφία στο διαβατήÏιό του.
Η μελÎτη δεν Îχει ακόμα υποβληθεί για Îλεγχο και δημοσίευση, Îχει όμως αναÏτηθεί στην υπηÏεσία Ï€Ïοδημοσίευσης arXiv.
Η ÏŒÏαση είναι μια διαβόητα δÏσκολη λειτουÏγία για τους υπολογιστÎÏ‚, και μÎχÏι σήμεÏα οι αλγόÏιθμοι αναγνώÏισης Ï€Ïοσώπων ξεπεÏνοÏσαν τους ανθÏώπους μόνο σε ιδανικÎÏ‚ συνθήκες. Η αξιοπιστία τους όμως θα μποÏοÏσε να Ï€Îσει δÏαστικά από αλλαγÎÏ‚ στο φωτισμό, στην κόμμωση ή από τα γυαλιά και το μοÏσι.
Για Ï€Ïώτη φοÏά, υπεÏηφανεÏονται εÏευνητÎÏ‚ του ÎšÎ¹Î½ÎµÎ¶Î¹ÎºÎ¿Ï Î Î±Î½ÎµÏ€Î¹ÏƒÏ„Î·Î¼Î¯Î¿Ï… του Χονγκ Κονγκ, Îνας αλγόÏιθμος κατÎÏÏιψε το ανθÏώπινο ÏÎµÎºÏŒÏ ÏƒÏ„Î·Î½ αναγνώÏιση Ï€Ïοσώπων από μια ευÏÎως χÏησιμοποιοÏμενη βάση δεδομÎνων με φωτογÏαφίες: τη συλλογή Labelled Faces in the Wild, η οποία πεÏιÎχει 13.000 εικόνες 600 δημόσιων Ï€Ïοσώπων οι οποίες συλλÎχθηκαν από τον Παγκόσμιο Ιστό.
Για να αναγνωÏίσει κανείς Îνα Ï€Ïόσωπο στη βάση δεδομÎνων Ï€ÏÎπει ουσιαστικά να συγκÏίνει δÏο φωτογÏαφίες και να λάβει απόφαση αν οι εικόνες αυτÎÏ‚ δείχνουν το ίδιο Ï€Ïόσωπο.
Στην πεÏίπτωση της βάσης δεδομÎνων Labelled Faces in the Wild, οι άνθÏωποι μποÏοÏν να το κάνουν αυτό στο 97,53% των πεÏιπτώσεων.
Ο νÎος αλγόÏιθμος, με την ονομασία GaussianFace, ανεβάζει το ποσοστό επιτυχίας στο 98,52%, τονίζει το εÏευνητικό δίδυμο των Τσαοτσάο Λου και Τσιαόου Τανγκ.
Το λογισμικό απομονώνει το Ï€Ïόσωπο σε κάθε εικόνα και μετÏά τις σχετικÎÏ‚ θÎσεις των ματιών, της μÏτης και των ακÏών του στόματος. ΑκολοÏθως χωÏίζει την εικόνα σε επικαλυπτόμενα τετÏάγωνα διαστάσεων 25 x 25 εικονοστοιχείων και πεÏιγÏάφει κάθε τετÏάγωνα με Îνα διάνυσμα. Όταν ολοκληÏώσει αυτή τη μαθηματική πεÏιγÏαφή των τετÏαγώνων, είναι πια Îτοιμο να συγκÏίνει τις εικόνες αναζητώντας ομοιότητες.
Το Ï€ÏόγÏαμμα, όμως, Ï€ÏÎπει Ï€Ïώτα να μάθει τι είναι αυτό που ψάχνει. Για να γίνει αυτό οι αλγόÏιθμοι αναγνώÏισης Ï€Ïοσώπων εκπαιδεÏονται συνήθως με τεικόνες σε ειδικÎÏ‚ βάσεις δεδομÎνων.
Η ιδιαιτεÏότητα του GaussianFace είναι ότι εκπαιδεÏτηκε όχι σε μία αλλά σε Ï„ÎσσεÏις διαφοÏετικÎÏ‚ βάσεις δεδομÎνων, οι οποίες πεÏιείχαν Ï€Î¿Î»Ï Î´Î¹Î±Ï†Î¿ÏετικÎÏ‚ εικόνες.
Όταν τελικά δοκιμάστηκε στις εικόνες του Labelled Faces in the Wild, η οποία θεωÏείται από τις πλÎον απαιτητικÎÏ‚ βάσεις δεδομÎνων, ο αλγόÏιθμος κατάφεÏε για Ï€Ïώτη φοÏά να ξεπεÏάσει τους ανθÏώπους.
Οι εÏευνητÎÏ‚ αναγνωÏίζουν ότι σε Ï€ÏαγματικÎÏ‚ συνθήκες οι άνθÏωποι κατά πάσα πιθανότητα θα υπεÏτεÏοÏσαν, καθώς η ÏŒÏασή τους δεν πεÏιοÏίζεται στο Ï€Ïόσωπο αλλά Îχει θÎσει υπό διεÏεÏνηση και άλλες παÏαμÎÏ„Ïους όπως η θÎση των ώμων.
ΠαÏόλα αυτά, οι δημιουÏγοί του GaussianFace εκτιμοÏν ότι ο αλγόÏιθμός τους είναι αÏκετά αξιόπιστος για να αξιοποιηθεί σε κÏίσιμες εφαÏμογÎÏ‚ ασφάλειας όπως ο Îλεγχος διαβατηÏίων στα αεÏοδÏόμια, κατά τον οποίο Îνα φυσικό Ï€Ïόσωπο Ï€ÏÎπει να συγκÏιθεί με τη φωτογÏαφία στο διαβατήÏιό του.
Η μελÎτη δεν Îχει ακόμα υποβληθεί για Îλεγχο και δημοσίευση, Îχει όμως αναÏτηθεί στην υπηÏεσία Ï€Ïοδημοσίευσης arXiv.


































