FacebookのDeepFaceシステムは、3Dモデリング技術を使って顔を検出し、トリミングや歪曲によって正面の顔に加工する。これは、「正面化」と呼ばれる手法だ。
現在テスト段階にあるこのソフトウェアは、大規模データセットに含まれる顔を一致させる顔照合システムであり、顔に識別情報を割り当てる顔認識とは異なる。つまり、DeepFaceは数百万枚もの写真を走査し、画像を仮想的に回転したり修正したりして、一致するすべての顔を見つけることが可能だ。
この高度なシステムは、4000人の顔面画像400万枚以上からなるデータセットを使って鍛えられた。Facebookがこのほど公開した文書「DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification」（DeepFace：顔検証において人間レベルの性能とのギャップを解消する）によると、同社の手法は97.25％の精度を示したという。
まだ研究開発段階にあるとはいえ、Facebookが提案するこのシステムは、現状の顔マッチング技術が引き起こすエラーを25％以上軽減するという。
FacebookのAI Groupは、6月に開催される会議「Conference on Computer Vision and Pattern Recognition」で研究内容を発表する予定だ。
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