머지 않아 마스크에서 사람들을 인식 할 수있는 시스템이 생길 것입니다.

과학자들은 길쌈 신경 네트워크 (convolutional neural network)의 사용에 기초한 얼굴 인식 시스템을 만들었습니다. 이러한 시스템은 이전 개발과 비교하여 훨씬 효과적입니다. 왜냐하면 개방형 일뿐만 아니라 스카프 나 마스크 아래 숨겨진 것도 인식 할 수 있기 때문입니다.

신경망의 본질은 다음과 같습니다. 내장 메커니즘을 사용하면 그림의 세부 사항에 우선주의를 기울이고 추상적 인 매개 변수로 점차적으로 이동할 수 있습니다. 탐지 된 모든 고유 기능의 계층 구조는 가장 중요한 기능이 우선 순위를 갖도록 구축됩니다.

이 프로젝트의 저자는 실험을 실시했으며이 기간 동안 약 2,000 개의 사진이 시스템 분석을 위해 제시되었습니다. 그들 중 일부 얼굴은 열려 있었고 일부는 완전히 덮여 있거나 약간 덮여있었습니다. 배경도 약간 씩 다른데, 어떤 그림에서는 단순하고 단조롭고, 일부는 다양하고 세부적이었다.전문가들은 얼굴에서 14 점을 기준으로 키를 고려했으며 입과 눈 주위에 위치했습니다. 이 시스템은 열려있는 이미지와 숨겨진 이미지 모두에서 특유의 신호를 포착하는 작업을 수행했습니다.

결과는 그리 인상적이지 않습니다. 오직 사진 77 % 스카프로 덮인 얼굴로 확인되었습니다. 그리고 스카프, 모자와 어두운 안경 외에, 인식의 비율은 훨씬 더 적습니다 - 50 % 조금 넘습니다. 물론, 그러한 결과는 실생활에서 새로운 발전을 시작하는 것을 허용하지 않지만 그것들은 그 발전에 대한 더 많은 연구를위한 기초를 형성합니다.

기존의 널리 사용되는 안면 인식 시스템의 불완전 성은 모자와 안경을 가진 사람을 식별하는 것이 거의 불가능하다는 것입니다.

기준선 데이터는 열려있는 윤곽선과 평평한 배경을 가진 수많은 "올바른"사진을 포함하는 다양한 기존 데이터베이스에서 가져옵니다. 실제로 범죄자를 찾기 위해 경찰 업무와 관련하여 실제 생활에서 그러한 시스템을 사용하는 것은 극히 어렵습니다. 결국, 법을 위반 한 사람들은 그들이 수색 될 것이라는 것을 잘 알고 있기 때문에 가능한 모든 수단으로 강력하게 암호화됩니다.가까운 미래에 그런 불완전 함이없는 시스템이 만들어지기를 희망합니다.