È stato sviluppato un nuovo sistema di apprendimento automatico in grado di riconoscere i volti in un modo simile a come fa il cervello umano. Il sistema, chiamato "DeepFace", è stato sviluppato da ricercatori dell'Università di Toronto e Google.
DeepFace utilizza una rete neurale profonda, che è un tipo di rete neurale artificiale ispirata al cervello umano. La rete viene addestrata su un ampio database di immagini di volti e impara a identificare le caratteristiche comuni a tutti i volti. Queste caratteristiche includono la forma del viso, la posizione degli occhi, del naso e della bocca e la struttura della pelle.
Una volta addestrata la rete, è possibile utilizzarla per riconoscere i volti nelle nuove immagini. Per fare ciò, la rete confronta semplicemente la nuova immagine con le immagini nel suo database e trova le corrispondenze più vicine. Il sistema è molto preciso e riesce a riconoscere anche i volti parzialmente oscurati o ripresi da diverse angolazioni.
Lo sviluppo di DeepFace rappresenta un passo avanti significativo nel campo della visione artificiale. Rappresenta un importante passo avanti nella nostra comprensione di come il cervello riconosce i volti e ha il potenziale per rivoluzionare un’ampia gamma di applicazioni, come i software di riconoscimento facciale, i sistemi di sicurezza e l’imaging medico.
Come funziona DeepFace
DeepFace funziona utilizzando una rete neurale profonda per apprendere le caratteristiche comuni a tutti i volti. La rete è composta da più strati di nodi interconnessi e ogni strato impara a identificare un diverso insieme di funzionalità. Il primo livello impara a identificare le caratteristiche fondamentali di un volto, come la forma del viso e la posizione degli occhi, del naso e della bocca. Il secondo strato impara a identificare caratteristiche più complesse, come la consistenza della pelle e la forma delle sopracciglia. Il terzo livello impara a identificare caratteristiche ancora più complesse, come l'espressione del viso e la direzione dello sguardo.
Quando i dati hanno attraversato tutti gli strati della rete, hanno imparato a identificare tutte le caratteristiche comuni a tutti i volti. Ciò consente alla rete di riconoscere i volti nelle nuove immagini, anche se sono parzialmente oscurati o ripresi da diverse angolazioni.
Applicazioni di DeepFace
DeepFace ha il potenziale per rivoluzionare un’ampia gamma di applicazioni, tra cui:
* Software di riconoscimento facciale: DeepFace può essere utilizzato per sviluppare software di riconoscimento facciale più accurato e affidabile rispetto ai sistemi esistenti. Questo potrebbe essere utilizzato per una varietà di scopi, come sistemi di sicurezza, controllo degli accessi e applicazione della legge.
* Sistemi di sicurezza: DeepFace può essere utilizzato per sviluppare sistemi di sicurezza in grado di tracciare il movimento delle persone in un edificio o in un'area. Ciò potrebbe essere utilizzato per impedire l’accesso non autorizzato, scoraggiare la criminalità e proteggere persone e proprietà.
* Immagine medica: DeepFace può essere utilizzato per sviluppare sistemi di imaging medico che possono aiutare i medici a diagnosticare malattie e condizioni. Ad esempio, DeepFace potrebbe essere utilizzato per identificare il cancro della pelle, malattie degli occhi e altre condizioni.
* Realtà virtuale: DeepFace può essere utilizzato per sviluppare sistemi di realtà virtuale in grado di creare esperienze realistiche e coinvolgenti. Ad esempio, DeepFace potrebbe essere utilizzato per creare giochi di realtà virtuale, simulazioni e programmi di formazione.
Le potenziali applicazioni di DeepFace sono infinite. Poiché la tecnologia continua a svilupparsi, possiamo aspettarci di vederla rivoluzionare un’ampia gamma di settori e applicazioni.
