Google: наша система распознавания лиц самая точная. На прошлой неделе трое исследователей из Google опубликовали научную работу о новой системе искусственного интеллекта Face. Net, которая распознаёт лица людей с беспрецедентной точностью, показывая результат, близкий к 1. Labeled Faces in the Wild, который включает в себя более 1.

• На прошлой неделе трое исследователей из Google опубликовали научную работу о новой системе искусственного интеллекта FaceNet, которая распознаёт лица людей с беспрецедентной точностью, показывая результат, близкий к 100% на стандартном наборе данных Labeled Faces in .
• На официальном сайте говорится, что алгоритм работает, если объект предварительно привязал к своей фотографии профили из социальных сетей, то есть как бы добровольно согласился на проверку. Но в демонстрационном видео показано, что программа распознаёт лица людей, .

Если быть точным, то новый рекорд 9. На базе лиц You. Tube Faces DB результат достигает 9. При этом уровень ошибок на 3.

В декабре прошлого года группа китайских исследователей тоже заявляли о достижении результата более 9. Labeled Faces in the Wild (вот их предыдущая работа). Система исследователей из Facebook показала результат около 9. Под «распознаванием» понимается верный ответ на вопрос, принадлежат ли две фотографии одному и тому же человеку. Однако, система Google идёт ещё дальше.

Более ранние системы распознавания. Софтверная компания Face.com также создала программу, которая идентифицирует людей по фотографии в интернете. Руководство По Ремонту Автомобиля Hyundai Ix35. Face.com выпустила технологию идентификации лиц на сайтах социальных сетей или в он-лайн галлереях путем . Приложение находится в стадии бета-тестирования. Find Face — новое приложение для знакомств путем поиска в социальных сетях человека, похожего на изображенного на фотографии. Можно сделать фотографию прямо из приложения или загрузить из галереи. После получения списка похожих .

Она не только распознаёт лица гораздо лучше человека, но ещё способна даже подобрать коллекцию других людей, которые больше всего похожи на заданную фотографию. Исключительно высокий результат объясняется, в том числе, новаторским методом тренировки нейросети: для этого использовали триплеты фотографий, на которых были лица одного или разных людей, одинаково выравненные и в одинаковых условиях. Тренировочную базу сгенерировали тоже новым методом онлайнового майнинга триплетов. В будущем подобные программы найдут применение в разведке, системах наблюдения и т.

Да и различные гражданские системы от этого только выиграют. Скажем, на сайте знакомств можно найти девушек, в точности похожих на любимую актрису или на любую другую фотографию.