เฟซบุ๊กเปิดโครงการ DeepFace จดจำใบหน้าได้เกือบเท่ามนุษย์

By: lew
Writer
on Fri, 21/03/2014 - 00:33

งานวิจัยเทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามนุษย์ (face recognition) พัฒนาวิจัยกันมานานแต่กระบวนการยังคงแนวทางสำคัญ คือ คือการจับเฉพาะใบหน้าแยกออกจากภาพ, จัดวางภาพใบหน้าใหม่ให้ตรง, จับคุณลักษณะของใบหน้า, แล้วจึงนำมาเปรียบเทียบในฐานข้อมูล กระบวนการเช่นนี้ต้องอาศัยฐานข้อมูลเพื่อฝึกซอฟต์แวร์จำนวนมาก เฟซบุ๊กอาศัยภาพกว่าสี่ล้านภาพของคนสี่พันคนเพื่อฝึกกระบวนวิธีแบบใหม่ มีความพิเศษคือมันจะดึงภาพขึ้นมาเป็นโมเดลสามมิติเพื่อจัดใบหน้าให้เป็นภาพหน้าตรงใหม่

การดึงภาพสามมิติจากภาพสองมิติใช้เครือข่ายนิวรอนแบบลึก (deep neural nets - DNN) กระบวนการนี้มีคนเสนอมาก่อนหน้านี้แต่มีข้อจำกัดสำคัญคือการจะได้ผลที่แม่นยำต้องมีฐานข้อมูลเพื่อฝึกขนาดใหญ่มากจาก "บริการเครือข่ายสังคมออนไลน์ที่ได้รับความนิยมแห่งหนึ่ง" เรียกว่า Social Face Classification (SFC) แล้วตรวจสอบด้วยฐานข้อมูล Labeled Faces in the Wild (LFW) ที่ใช้ทดสอบในงานวิจัยหลายงาน สามารถตรวจสอบได้ถูกต้องถึง 97.25% ใกล้เคียงมนุษย์ที่ตรวจสอบได้ 97.53%

เครือข่ายนิวรอนของ DeepFace ลึกถึงเก้าชั้น และมีการเชื่อมต่อระหว่างกันถึง 120 ล้านชุด การฝึกเครือข่ายนิวรอนใหญ่ขนาดนี้ได้หากไม่ใช่คนที่มีฐานข้อมูลที่แม่นยำสูงขนาดใหญ่มากๆ คงเป็นไปแทบไม่ได้

รายงานตีพิมพ์ลงใน IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ทางเฟซบุ๊กเปิดให้ดาวน์โหลดได้จาก Facebook Publications

ถ้าวันหนึ่งเฟซบุ๊กเอาเครือข่ายนิวรอนนี้มาขายเป็นซอฟต์แวร์จำใบหน้าคนจะถูกฟ้องว่าละเมิดความเป็นส่วนตัวไหม?

ที่มา - MIT Technology Review

upic.me

โครงสร้างของ DeepFace รับภาพที่ปรับหน้าตรงแล้วเข้ามาสามสีแล้วจึงค่อยๆ ย่อยไปทีละชั้นของเครือข่ายนิวรอนจนได้หมายเลขประจำภาพใช้แทนใบหน้าของแต่ละคน (face id)

3 Comments

-Rookies-'s picture

ใช้กับไทยอาจจะยาก เพราะแท็กกันมั่วซั่วไปหมด ไม่มีคนอยู่ในรูปซักคนยังแท็กเลย -*-