Используя методы искусственного интеллекта, команда достигла 100-процентного уровня распознавания как для трех четвертей, так и для половинных лиц. Исследование, опубликованное в Future Generation Computer Systems, впервые использует машинное обучение для проверки скорости распознавания различных частей лица.
Ведущий исследователь, профессор Хасан Угейл из Университета Брэдфорда сказал: «Способность людей распознавать лица потрясающая, но исследования показали, что она начинает давать сбои, когда мы можем видеть только части лица. Компьютеры уже могут лучше, чем люди, распознавать одно лицо из большого количества, поэтому мы хотели посмотреть, будут ли они лучше и при частичном распознавании лиц."
Команда использовала технику машинного обучения, известную как «сверточная нейронная сеть», на основе модели извлечения признаков под названием VGG – одной из самых популярных и широко используемых для распознавания лиц.
Они работали с набором данных, содержащим несколько фотографий – всего 2800 – 200 студентов и сотрудников Университета FEI в Бразилии, с равным количеством мужчин и женщин.
Для первого эксперимента команда обучила модель, используя только полные изображения лиц. Затем они провели эксперимент, чтобы увидеть, насколько хорошо компьютер может распознавать лица, даже когда показана только их часть.
Компьютер распознавал лица анфас в 100% случаев, но команда также добилась 100% успеха с тремя четвертями лица и с верхней или правой половиной лица. Однако нижняя половина лица правильно распознавалась только в 60% случаев, а глаза и нос сами по себе – только в 40%.
Затем они снова запустили эксперимент, обучив модель, также используя частичные изображения лиц.
На этот раз оценки значительно улучшились для нижней половины лица, для глаз и носа сами по себе и даже для лиц без видимых глаз и носа, достигнув примерно 90% правильной идентификации.
Отдельные части лица, такие как нос, щека, лоб или рот, имели низкие показатели распознавания в обоих экспериментах.
По словам профессора Хассана, результаты многообещающие:
«Теперь мы показали, что можно очень точно распознавать лица по изображениям, на которых показана только часть лица, и мы определили, какие части наиболее полезны.
Это открывает большие возможности для использования технологии для безопасности или предотвращения преступности.
"Наши эксперименты теперь нуждаются в проверке на гораздо большем наборе данных. Однако в будущем вполне вероятно, что базы данных изображений, используемые для распознавания лиц, также должны будут включать частичные изображения, чтобы модели можно было правильно обучить распознавать лица, даже если не все они видны."