Facebook

Mayor precisión en el reconocimiento facial de Facebook

Presentaron un nuevo sistema que tiene un 97,25% de efectividad, es casi tan acertado como el cerebro de un ser humano

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Cuando se crea un álbum de fotos en Facebook desde una computadora, la red social identifica las caras de las personas que están en las imágenes y le pregunta a quien las sube si quiere etiquetar a los amigos que reconoció. Las veces que no son identificados es porque no es un contacto del que crea el álbum o porque no logra extraer la información necesaria de la persona.

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Desde Facebook presentaron un nuevo informe sobre el “DeepFace”, un sistema de reconocimiento facial, en el que aseguran que lo hicieron más preciso, a unas décimas de la efectividad humana. La forma “moderna” de reconocimiento de rostros consiste en: detectar, alinear, representar y clasificar.

“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.

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Son más de 120 millones de parámetros los que involucra esa red de capas. Explicaron que “entrenaron” este modelo con “el mayor conjunto de datos faciales hasta la fecha”. Para probar el sistema, usaron 4 millones de imágenes etiquetadas de 4 mil personas distintas. “Cada identidad tiene un promedio de mil muestras”

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“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”, dijeron.

En el informe presentado por Facebook exponen el ejemplo con una foto del actor Sylvester Stallone.

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