Разработчики из Индии и Великобритании представили новый алгоритм распознавания лиц, работающий с помощью глубокого обучения. Такой алгоритм распознает человека по 14 точкам на его лице (уголки глаз, бровей, губ и так далее), необходимых для успешного распознавания компьютером. Подобный алгоритм был впервые разработан в 2014 году при участии главного автора настоящей работы
Новый алгоритм распознавания сначала отмечает 14 необходимых ему точек на изображенном на фотографии лице при помощи сверточной нейросети. Точки, отмеченные на фотографии с замаскированным лицом, затем сравниваются с точками на фотографиях открытого лица из отдельной базы данных.
Примеры разметки ключевых точек
Исследователи проверили работу своего алгоритма на двух базах данных, содержащих фотографии замаскированных людей: «сложная» база данных содержит фотографии людей, лица которых закрыты практически полностью (например, платком, закрывающим все, кроме глаз), и «простая», в которой лица людей на фотографиях прикрыты, например, только очками. Для «сложной» базы данных алгоритм смог распознать лица с точностью до 62,6 процентов, а для простой — с точность до 78,4 процентов, что превосходит эффективность алгоритма, разработанного ранее, на на 9 и 13 процентов соответственно.
Кроме алгоритма, показывающего хорошие результаты в решении задачи сложного распознавания лиц, авторы также представили большую базу данных, содержащую фотографию со «сложной» и «простой» маскировкой лица. Исследователи обещают сделать эту базу данных общедоступной и надеются, что она поможет сделать все разрабатываемые алгоритмы распознавания лиц эффективнее.