Un milione di immagini per facilitare il riconoscimento facciale
IBM Research ha rilasciato in formato aperto il database Diversity in Faces (DiF), contenente oltre un milione di immagini che possano essere utili alla comunità scientifica e accademica statunitense a fare progressi nel campo del machine learning finalizzato al riconoscimento facciale.
Come si apprende da Nòva - Il Sole 24 Ore, l’iniziativa è stata promossa con lo scopo di ridurre il gap sempre più ampio che separa le università e i centri di ricerca dai big player informatici, ma anche da Paesi come la Cina, che dispongono di molti più dati e informazioni a riguardo e hanno di conseguenza sviluppato un enorme vantaggio nella progettazione e nello sviluppo di simili soluzioni.
Usando immagini pubblicamente disponibili del set Creative Commons YFCC-100M - si legge nella notizia - Ibm avrebbe codificato le immagini usando 10 schemi di codifica ben stabiliti e indipendenti,tra cui craniofacciale (ad esempio, lunghezza della testa, lunghezza del naso, altezza della fronte), rapporti facciali (simmetria), visiva attributi (età, genere) e posa e risoluzione, oltre ad altri. «I volti umani presenti in tutto il mondo sono molto differenti tra loro, si legge nella nota -. Lo studio efficace della diversità di volti per la tecnologia di riconoscimento facciale è quindi molto complesso e deve andare ben oltre gli attributi tipici studiati come età, sesso e colore della pelle. Simmetria facciale, contornatura, distanza tra il naso e la fronte sono tutti attributi aggiuntivi che costituiscono la diversità nei nostri volti».