Система научилась оценивать
«Мы не совсем уверены, какие функции ищет наш алгоритм», – говорит профессор Лоренц Вискотт из Института нейронных вычислений. Это потому, что система научилась оценивать лица. Успешный алгоритм, разработанный исследователями из Бохума, представляет собой иерархическую нейронную сеть с одиннадцатью уровнями. В качестве исходных данных исследователи скармливали ему несколько тысяч фотографий лиц разного возраста.
Возраст был известен в каждом случае. «Традиционно изображения являются входными данными, а правильный возраст – это целевой показатель, который вводится в систему, которая затем пытается оптимизировать промежуточные шаги для оценки требуемого возраста», – объясняет ведущий автор Альберто Эскаланте.
Однако исследователи из Бохума выбрали другой подход. Они вводят множество фотографий лиц, отсортированных по возрасту. Затем система игнорирует функции, которые меняются от одного изображения к другому, и принимает во внимание только те особенности, которые меняются медленно. «Думайте об этом как о фильме, состоящем из тысяч фотографий лиц», – объясняет Лоренц Вискотт. "Система скрывает все черты, которые постоянно меняются от одного лица к другому, например цвет глаз, размер рта, длину носа.
Скорее, он фокусируется на чертах, которые медленно меняются на всех лицах.«Например, количество морщин медленно, но неуклонно увеличивается на всех лицах. При оценке возраста людей, изображенных на фотографиях, алгоритм дает в среднем чуть менее трех с половиной лет.
Это означает, что он превосходит даже людей, которые являются настоящими экспертами в распознавании и интерпретации лиц.
Система также распознает этническое происхождение
Принцип медленности также позволил достоверно определить этническое происхождение.
Изображения подавались в систему, отсортированные не только по возрасту, но и по национальности. Соответственно, характерные черты этнической группы не менялись быстро от образа к образу; скорее, они менялись медленно, хотя и не по дням, а по часам.
Алгоритм оценивал правильное этническое происхождение людей на фотографиях с вероятностью более 99 процентов, даже несмотря на то, что средняя яркость изображений была стандартизирована и, следовательно, цвет кожи не был значимым маркером для распознавания.