Neue Software zur Gesichtserkennung aus dem Hause Facebook
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Schon seit 2010, bzw. 2011 außerhalb der USA, sind wir es gewohnt, dass Facebook unsere Fotos zuordnen kann. Aber wir konnten uns bisher damit beruhigen, dass das Netzwerk nicht jedes Foto erkannte und nicht immer richtig lag.
Nun wird jedoch an einer neuen Software gearbeitet, die fotografierte Personen genauso gut zuordnen können soll, wie es Menschen können. Bei der Zuordnung unbekannter Fotos liegen Menschen im Schnitt zu 97,53% richtig, die Software zu 97,25%, ein fast vernachlässigbarer Unterschied im Leben außerhalb der Entwicklungslabors.
Die neue Software trägt den Namen „Deep Face“ und setzt auf den Abgleich verschiedener Fotografien. Dabei wird virtuell im ersten Schritt der Haltungswinkel ausgeglichen, sodass die Person frontal in die Kamera schaut. Um dies zu bewerkstelligen orientiert sich die Software an einem digitalen 3D-Modell eines frontal ausgerichteten Gesichts. Im zweiten Schritt werden verschiedene Punkte des Gesichts vermessen, dabei kommt es entweder zur ausreichenden Anzahl von Übereinstimmungen mit einem anderen Bild, oder nicht.

Die lernende Software

Und genau dieser zweite Schritt ist das eigentlich Interessante. Deep Face ist eine sogenannte deep-learning Software, eine Art künstlicher Intelligenz bei der künstliche Neuronen, die sich am Nervensystem von Tieren orientieren, in 9 Lagen übereinander miteinander verbunden sind. Insgesamt ergeben diese rund 120 Millionen nicht-lineare Verbindungen. Über verschiedene vorgegebene Algorithmen werden erst einzelne Neuronen angesteuert, die eingehende Informationen verarbeiten und dabei in jedem Schritt mit weiteren vernetzt sind.
Allerdings soll die Software (noch) nicht auf Facebook zum Einsatz kommen. Die Forscher nutzten lediglich einen Teil der täglich rund 350 Millionen hochgeladenen Fotos um eine Software zu konzipieren, die einen weiteren Schritt von machine-learning hin zu künstlicher Intelligenz geht.

AufmacherbildNeuron cells network, vector concept of neurons and nervous system via Shutterstock / Urheberrecht: whitehoune

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