קל לבני אדם לזהות פרצופים בתמונותפייסבוק, אבל השיטה אינה פשוטה עבור מחשבים. בטח, לפייסבוק יש הנחיה מוצעת שחוזה את מי אתה מנסה לתייג, אבל כעת החברה עובדת על טכנולוגיה שמבטיחה "דיוק כמעט אנושי", כך שלא תצטרך לעשות זאת בעצמך בעתיד.
קבוצת ה-API של פייסבוק מפתחת תוכנה בשםDeepFace, אשר ממפה תווי פנים תלת מימדיים ויוצרת דגם חסר צבע כדי לצמצם את המאפיינים הספציפיים. הדיוק של השיטה הוא 97.25%, שזה קצת מתחת ל-97.5% הדיוק שאדם יכול לזהות, לפי הקבוצה.
[seealso slug="facebook-statuses-to-retire"]
"אנו מציגים מערכת (DeepFace) שסגרה את רוב הפער הנותר במדד הפופולרי ביותר בזיהוי פנים ללא הגבלה, וכעת נמצאת על סף הדיוק ברמה האנושית", אמרו חוקרים בדו"ח שפרסמה Facebook API Group. "הוא מאומן על מערך נתונים גדול של פרצופים שנרכשו מאוכלוסיה שונה בתכלית מזו המשמשת לבניית אמות המידה להערכה, והיא מסוגלת להתעלות על מערכות קיימות עם התאמה מינימלית בלבד".
כדי לפתח את הטכנולוגיה, פייסבוק בחנה 4.4 מיליון פרצופים מתויגים מ-4,030 מהמשתמשים שלה כדי לעזור למערכת ללמוד כיצד לזהות טוב יותר תכונות ספציפיות לכל אדם. הדו"ח גם חושף שפייסבוק בוחנת את זיהוי הפנים המודרני בארבעה שלבים: זיהוי, יישור, ייצוג וסיווג.
"אנו בוחנים מחדש הן את שלב היישור והן את שלב הייצוג על ידי שימוש במודלים מפורשים של פנים תלת-ממדיים על מנת להחיל טרנספורמציה קשורה חלקית, ולהפיק ייצוג פנים מרשת עצבית עמוקה בת תשע שכבות", מציינת החברה בעמוד DeepFace שלה.
רשת עמוקה זו כוללת יותר מ-120 מיליון פרמטרים תוך שימוש במספר שכבות מחוברות מקומית ללא חלוקת משקל, במקום בשכבות הקונבולוציוניות הסטנדרטיות. כך אימנו אותו על מערך הפנים הגדול ביותר עד כה, מערך נתונים עם תווית זהות של ארבעה מיליון תמונות פנים השייכות ליותר מ-4,000 זהויות, כאשר לכל זהות יש בממוצע למעלה מאלף דוגמאות.
למרות שעדיין לא נראה את הגישה המעודכנת בפייסבוק, האתר צפוי להציג אותה בכנס IEEE לראיית מחשב וזיהוי דפוסים ביוני, על פיסקירת טכנולוגיה של MIT.
