Искусственный интеллект научился узнавать замаскированных людей

Singh et al. / arXiv.com 2017

В скором времени искусственный интеллект сможет узнавать лица людей даже тогда, когда они частично прикрыты, например, платком. Команда исследователей из Индии и Великобритании представила разработанный при помощи методов глубокого обучения алгоритм распознавания, который узнает человека по 14 точкам на его лице. Такой алгоритм может узнать замаскированного человека с точностью до 79 процентов. Препринт статьи опубликован на сайте arXiv.com.

С развитием технологий применение автоматического распознавания лиц стало пользоваться большой популярностью. Например, искусственный интеллект собираются привлечь к проверке лиц пассажиров вместо их паспортов в австралийских аэропортах, а в июне этого года подобная система задержала первого преступника. Несмотря на свою востребованность, большинство подобных алгоритмов часто далеки от эффективности из-за того, что могут распознавать только четкие изображения лиц. Соответственно, процесс распознавания людей, лицо которых сфотографировано нечетко или прикрыто (очками, платком или низко посаженной шляпой) на фотографии, может показывать очень слабые результаты. Однако, теперь разработан алгоритм, который сможет в этом помочь.

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.

Пример разметки 14 ключевых точек

Singh et al. / arXiv.com 2017

Образец соединения 14 ключевых точек

Singh et al. / arXiv.com 2017

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

Singh et al. / arXiv.com 2017

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.

Елизавета Ивтушок