Tecnologia no Cotidiano

DeepFace – a novidade do Facebook

Os avanços no relativamente  novo campo da inteligência artificial, conhecido como aprendizado profundo, poderão remodelar fundamentalmente o que os computadores podem fazer.

Um ser humano, ao ser perguntado se 2 fotos de rostos não conhecidas mostram a mesma pessoa, acertará em 97,53 % das vezes. O novo software desenvolvido pelos pesquisadores do Facebook acertará 97,25% das vezes no mesmo desafio, independentemente de variações na iluminação ou se a pessoa na foto está olhando diretamente para a câmera.

Isto representa um avanço significativo em relação aos softwares anteriores de reconhecimento facial e demonstra o poder da nova abordagem da inteligência artificial conhecida como aprendizado profundo, na qual o Facebook e seus competidores apostaram fortemente no ano passado (veja “Deep Learning”). Esta área da inteligência artificial envolve software que usa redes de neurônios simulados para aprender a reconhecer padrões em grandes volumes de dados.

O novo software do Facebook, conhecido como DeepFace, realiza aquilo que os pesquisadores chamam de verificação facial (ele reconhece que duas imagens mostram a mesma face), e não reconhecimento facial (colocar nome em uma face). Uma das ideias é sugerir aos usuários do Facebook quem eles poderiam marcar nas fotos que são postadas.

Entretanto, o DeepFace permanece simplesmente como um projeto de pesquisa por enquanto. O Facebook divulgou um artigo sobre a pesquisa semana passada, sendo que os pesquisadores vão apresentar o trabalho na Conferência da IEEE sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, a ser realizada em junho. “Iremos publicar nossos resultados para receber feedback da comunidade de pesquisadores”, afirma Taigman, que desenvolveu o DeepFace em conjunto com seus colegas no Facebook, Ming Yang e Marc’Aurelio Ranzato, além do Professor Lior Wolf, da Universidade de Tel Aviv.

O DeepFace processa as imagens de rostos em 2 passos. Primeiro, ele corrige o ângulo de uma face de modo que a pessoa na foto olhe para a frente, por intermédio da utilização de modelo 3-D de uma face “média” olhando para a frente. A partir daí o software atua como uma rede neural simulada na descrição numérica da face reorientada. Se o DeepFace obtiver descrições suficientemente similares de 2 imagens diferentes, então ele decide que ambas se referem à mesma face.

O desempenho da versão final do software foi testado em relação a um conjunto padrão de dados que os pesquisadores usam para avaliar softwares de processamento de faces, conjunto este que também foi utilizado para avaliar como os seres humanos se saem no reconhecimento de rostos.

Neeraj Kumar, um pesquisador da Universidade de Washington, que trabalhou no reconhecimento e verificação de rostos, observa que os resultados do Facebook mostram como a obtenção de uma quantidade suficiente de dados para alimentar uma grande rede neural pode permitir melhorias significativas no software de aprendizado das máquinas. “Eu posso apostar que boa parte do ganho aqui vem daquilo que o aprendizado profundo geralmente provê: ser capaz de lidar com enorme de quantidade de dados externos em um modelo de aprendizagem com uma capacidade muito superior”, afirma ele.

A parcela de aprendizagem profunda do DeepFace consiste de nove camadas de neurônios simples simulados, com mais de 120 milhões de conexões entre eles. Para treinar esta rede, os pesquisadores do Facebook usaram uma pequena fatia do acervo de imagens de seus usuários – quatro milhões de fotos de rostos pertencentes a quase 4.000 pessoas. “Uma vez que eles têm acesso a um volume de dados nestes moldes, ele podem treinar um modelo de alta capacidade”, afirma Kumar.

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