Un milione di immagini per facilitare il riconoscimento facciale

IBM Research ha rilasciato un database in formato open per lo sviluppo di soluzioni di machine learning da parte della comunità scientifica e accademica

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».

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pubblicato il 2019/02/22 10:00:00 GMT+2 ultima modifica 2019-02-14T12:40:40+02:00

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