Halo semuanya, saya adalah salah satu pengembang layanan
SearchFace dan siap untuk membicarakannya di komentar.
Karena
hype dengan setelan VK , hal penting yang kami luncurkan untuk layanan diletakkan di belakang burner - untuk menguji kemampuan pencarian. Dan karena layanan ini sekarang tersedia untuk masyarakat umum, saya ingin menunjukkan kepada semua orang kemampuan algoritma pengenalan kami.
SearchFace saat ini merupakan demo kecil algoritma. Setiap pencarian dilakukan dalam database kami dari setengah miliar alternatif. Artinya, setiap orang harus dibedakan dari ratusan juta lainnya, di antaranya mungkin ada (dan tentunya akan) orang yang sangat mirip dengan orang yang dicari. Ya, FindFace, ditutup sekarang, sudah menyelesaikan masalah ini (jika ingatanku, ukuran database mereka hampir sama), jadi kami ingin tidak hanya mengulang, tetapi ingin mengungguli. Tugas utama yang kami tetapkan untuk diri kami adalah mencoba membuatnya mungkin untuk mencari, termasuk dengan gambar yang sangat "menyimpang". Beberapa contoh di bawah ini, tetapi Anda bisa bermain-main sendiri.
Contoh 1. Maxim Cherkasov, trashbox.ru.
Maxim adalah salah satu dari mereka yang, membuat review algoritma kami, tidak ragu untuk mengunggah foto dalam kacamata hitam cermin. Dan tetap saja, di tiga tempat pertama di hasil mesin pencari adalah hasil yang sangat benar. Terlebih lagi, pada salah satu dari mereka foto itu beresolusi rendah, dengan ekspresi yang tidak biasa di wajahnya dan yang lainnya diambil enam tahun lalu. Kombo!
Hasil:
Contoh 2. Ilya Dyer dan Sultan Suleymanov dari Meduza.io. Ilya mengunggah fotonya, di mana ia melihat ke samping, dan Sultan - sebuah foto dengan syal (di mana Anda hanya dapat melihat sebagian wajahnya). Menurutnya, yang secara alami tidak kami periksa, facebook tidak dapat mengidentifikasi dia di foto ini, sementara kami memiliki skor yang sangat tinggi pada kedua hasil - ini menunjukkan bahwa algoritma tidak hanya memilih orang yang paling mirip, tetapi saya yakin bahwa saya menemukan yang tepat. Garis "percaya diri" melewati suatu tempat di 0,65-0,67.
Contoh 3. Nikita Likhachev, tj. Para editor TJ menguji mesin pada karyawan mereka, tetapi tidak seperti Maxim Cherkasov tidak mencoba untuk menantang algoritma kami. Oleh karena itu, untuk keperluan artikel ini, kami sengaja mengaburkan gambar Nikita dengan imagemagick menggunakan gaussian-blur dengan nilai sigma yang berbeda.
convert Nikita_00.png -gaussian-blur 12x4 Nikita_04.png
=16 , =18 «-16», =20 «-16» - .
— :
vklybe.tv:
8- :
«-16» :
7- , , .
:
, 1965 , .
, - , . , , — .
.