Recent, echipa Dahua Technology a prezentat rezultatele obținute pentru recunoașterea facială LFW (Labeled Faces in the Wild). Echipa Dahua nu doar că a adus o serie de îmbunătățiri tehnice, ci a reușit să stabilească un nou record. A depășit, astfel, nume grele precum Google, Facebook, Baidu și Tencent și s-a plasat pe poziția de lider în domeniu.
Recunoașterea facială LFW a fost stabilită în anul 2007 de către Universitatea din Massachusetts. Aceasta a fost folosită pentru evaluarea performanței algoritmilor de recunoaștere facială în condiții fără restricții. Astfel, LFW este setul de evaluare cel mai des folosit în domeniul recunoașterii faciale. Companii precum Google, Facebook, Microsoft Research Asia, Baidu, Tencent, SenseTime, Face ++, Universitatea Chineză din Hong Kong au furnizat peste 80 de rezultate ale testelor. Însă, cum arată și tabelul de mai jos rezultatele evaluării LFW indică că Dahua a livrat cel mai bun rezultat.
În ultimii ani, cele mai mari îmbunătățiri în domeniul recunoașterii faciale au fost obținute prin dezvoltarea învățării profunde (Deep Learning). Acest concept reprezintă o abordare de învățare care simulează sistemul neuronal uman. Funcțiile Rețelelor Neuronale Convoluționale (un model adesea folosit de învățare profundă) sunt strâns legate de adâncimea de rețea. Cu toate acestea, deoarece rețelele profunde sunt dificil de optimizat, adâncimea de rețea pentru metodele de recunoaștere facială au variat de-a lungul timpului, ajungând până la câteva zeci de straturi.
Recunoașterea facială LFW de la Dahua
Echipa Dahua a proiectat o rețea cu o adâncime de peste o sută de straturi ( în prezent, este cel mai profund strat de rețea din domeniul recunoașterii faciale). Acest lucru acceptă o nouă metodă de învățare metrică care permite ca punctajul de similaritate să fie mai mare pentru imagini ale aceleiași persoane. În același timp, reduce scorul de similaritate între imagini a două persoane diferite. Combinată cu o tehnică foarte eficientă de prelevare de probe online, rata de convergență este îmbunătățită.
Prin formarea mai multor modele și folosind o tehnică de integrare combinată, Dahua a obținut o precizie de 99,78% pentru setul de date LFW.
Obținerea unei rate de precizie ridicate conduce la o aplicare îmbunătățită în situațiile de viață reale. Asta deoarece soluțiile de securitate și supraveghere video necesită ca algoritmii de recunoaștere să aibă un timp de răspuns rapid.
Tehnologia de recunoaștere facială de la Dahua a fost deja aplicată cu succes în domeniul siguranței publice, finanțe și nu numai. Imaginile real-time capturate pot fi asociate în mod automat cu liste negre stabilite. Astfel că, în momentul în care o persoană cu risc ridicat apare, sistemul va emite un mesaj de avertizare. Este un instrument foarte util în arestarea infractorilor și creșterea siguranței.