Компьютерный алгоритм впервые превзошел человека в распознавании лица

У людей лучше получается узнавать лица, чем у компьютеров — это знают все. Гораздо менее известно то, что компьютеры мало-помалу сокращают свое отставание. Последее подтверждение тому — статья двух китайских ученых, выложенная на допечатном сервере arXiv.

В описываемом там эксперименте компьютер впервые опередил среднего человека по точности идентификации совпадений на парах снимков из эталонного массива фотографий LFW (Labeled Faces in the Wild). LFW это база данных, содержащая 13 тыс. снимков известных людей, ставшая стандартным средством тестирования компьютерного распознавания лица.

Свое примечательное достижение авторы приписывают в первую очередь не усовершенствованному алгоритму, а методике обучения программы. Люди лучше узнают те лица, которые чаще видят. Почему это происходит в точности неизвестно: видимо, при наблюдении лица под разными углами, с косметикой и без, выражающего разные эмоции и пр., в мозгу накапливается дополнительная информация о нем.

Соответственно, для того, чтобы уверенно определять идентичность людей, изображенных на двух разных фотоснимках, компьютер должен предварительно пройти обучение на гораздо более обширном массиве данных.

Для тренировки своей системы, получившей название GaussianFace, китайские исследователи использовали дополнительные базы данных, такие как Multi-PIE, MORPH или Life Photos.

Такой подход стал залогом успеха: точность верификации лица, показанная системой на LFW, составила 98,52%, тогда как средний «человеческий» результат — лишь 97,53%.

Первая победа компьютера, разумеется заменательна, но следует понимать, что она одержана лишь в одном отдельном эталонном тесте. Для того, чтобы сравняться с человеком по способностям ориентироваться в произвольной обстановке компьютерам предстоит пройти еще очень длинный путь.