Det är kampen för ditt ansikte. Facebook och Google har varit inblandade i ett algoritmkrig för att komma på det perfekta ansiktsdetekteringssystemet. Nu Google har hävdat den senaste segern, säger sitt nya FaceNet-system är praktiskt taget perfekt - att få rätt person 99,96% av tiden. Googles nya FaceNet-system är praktiskt taget perfekt - att få rätt person 99,96% av tiden - här, visar det den mängd olika ljusförhållanden det kan övervinna. Google forskare kallar sitt system den mest exakta tekniken för att känna igen mänskliga ansikten. I tidningen, betitlad "FaceNet: A Uniified Embedding for Face Recognition and Clustering", Google hävdar att systemet uppnått nästan 100-procent noggrannhet på ansiktsigenkänningsdatauppsättningen Labeled Faces in the Wild. Datasetet använder mer än 13.000 ansiktsbilder från Internet för att mäta hur korrekt algoritmerna är på att kontrollera om två bilder är av samma individ. – Vår metod använder sig av ett djupt konvolutionsnätverk som är utbildat för att direkt optimera själva inbäddningen, snarare än ett mellanliggande flaskhalsskikt som i tidigare djupt lärande, säger forskarna. 'För att träna, använder vi trioler av grovt anpassad matchande / icke-matchande ansikte fläckar genereras med hjälp av en ny online triol gruvdrift metod. "Fördelen med vårt tillvägagångssätt är mycket större representativ effektivitet: vi uppnår toppmoderna ansiktsigenkänning prestanda med endast 128-byte per ansikte. "På de allmänt använda Labeled Faces i Wild (LFW) dataset, vårt system uppnår en ny rekordnoggrannhet på 99,63%. "På YouTube Faces DB det uppnår 95.12%. Vårt system sänker felfrekvensen jämfört med det bäst publicerade resultatet med 30% på båda dataseten. FaceNet utbildades på en enorm 260-miljoner-bild dataset och utfördes med en 86 procent och högre noggrannhet. Förra året hävdade ett team av kinesiska forskare att de hade uppnått bättre än 99 procents noggrannhet. I juni 2014 papper, Facebook forskare sade att människor analysera bilder i Labeled Faces dataset bara kan uppnå 97,5 procent noggrannhet. Googles forskare gick dock längre än att bara kontrollera om två ansikten är identiska genom att även fästa ett namn på ett ansikte. Googles system första kluster bilder i en samling av liknande ansikten. Med en klassisk ansiktsigenkänningsmetod gick forskarna så långt som att organisera bilderna i grupper av ansikten som ser mest lika eller mest distinkta ut. När Googles FaceNet och Facebooks "DeepFace" så småningom integreras i deras företags webbplattformar, tros de automatisera processen för att tagga foton och söka efter människor och kommer också att göra det lättare för webbföretag att analysera sina användares sociala nätverk och att bedöma globala trender. FaceNet utbildades på en enorm 260-miljoner-bild dataset och utfördes med en 86 procent och högre noggrannhet. Dessa var de enda bilder det inte fick rätt. Facebooks teknik - kallad DeepFace - visades först i mars förra året, men webbplatsen har nu börjat rulla ut det automatiska taggningsverktyget för att välja användare. DeepFace använder teknik som utformats av en israelisk startup som kallas face.com. Facebook köpte start 2013 och utvecklade ansiktsigenkänningsverktyget med stöd från face.coms Yaniv Taigman på sitt artificiella Intelligence-labb. Forskarna använde programvaran för att bygga en 3D-modell av ett ansikte från ett foto som kan roteras till den bästa positionen för en algoritm att börja söka efter en match. Efter att ha skapat en modell, använde teamet ett neuralt nätverk som hade utbildats på en databas av ansikten för att försöka matcha ansiktet med en i en testdatabas av mer än 4 miljoner bilder, som innehåller mer än 4.000 separata identiteter, var och en märkt av människor. Dess skapare säger DeepFace hittar en matchning med 97,25 procent noggrannhet. Facebooks DeepFace-teknik använder en 3D-modell för att praktiskt taget rotera ansikten så att de är vända mot kameran. Bild (a) visar den ursprungliga bilden, och (g) visar den slutliga, korrigerade versionen som programvaran sedan försöker känna igen. DeepFace använder teknik som utformats av en israelisk startup som kallas face.com. Facebook köpte start 2013 och utvecklade ansiktsigenkänningsverktyget med stöd från face.coms Yaniv Taigman på sitt artificiella Intelligence-labb. Forskarna använde programvaran för att bygga en 3D-modell av ett ansikte från ett foto som kan roteras till den bästa positionen för en algoritm att börja söka efter en match. Efter att ha skapat en modell, använde teamet ett neuralt nätverk som hade utbildats på en databas av ansikten för att försöka matcha ansiktet med en i en testdatabas av mer än 4 miljoner bilder, som innehåller mer än 4.000 separata identiteter, var och en märkt av människor. Dess skapare säger DeepFace hittar en matchning med 97,25 procent noggrannhet. Märkningsalternativet har nu börjat visas i integritetsinställningarna för konton globalt - även om det i många fall står att funktionen är "otillgänglig" - men ett antal användare har enligt uppgift fått verktyget. Taylor Hatmaker på The Daily Dot, till exempel, sade att hon nyligen testade funktionen med hjälp av ett album med 15 bilder. Ingen av bilderna hade delats tidigare, och Facebook identifierade och automatiskt taggade ansikten i åtta av bilderna. Endast en tagg var felaktig, och bilderna den inte gav förslag på var "tas i mörka rum" eller var suddig. Ett test med riktiga människor rekryterade på Amazons Mechanical Turk crowdsourcing webbplats uppnådde 97,5 procent noggrannhet. Säkerhetsforskare Lee Munson sade: "Det sociala nätverket planerar att använda systemet för att identifiera sina användare i nya bilder som de laddas upp. Säkerhetsforskare Lee Munson sade: "Det sociala nätverket planerar att använda systemet för att identifiera sina användare i nya bilder som de laddas upp. Om din visitation visas i en av de 400 miljoner bilder som läggs till nätverket varje dag kommer du att få ett e-postmeddelande från Facebook varnande du' Dess skapare sade DeepFace hittar en match med 97,25 procent noggrannhet. "Om din visitation visas i en av de 400 miljoner bilder som läggs till nätverket varje dag får du ett e-postmeddelande från Facebook som varnar dig." På detta sätt begränsas märkningen i EU efter en rapport från Irlands dataskyddsmyndighet (DPA) som rekommenderade att den skulle tas bort 2012. Detta innebär att den inte finns tillgänglig i Europa. På andra ställen kan personer som har funktionen men vill inaktivera den gå till sin Facebook-inställningar-meny och öppna Sekretess-menyn. Under "Hur kan jag hantera taggar människor lägga till och tagga förslag det kommer att finnas ett alternativ märkt Vem ser tagg förslag när bilder som ser ut som du är uppladdade?', ändra alternativet till 'Ingen'. Facebook sa att det inte har en officiell kommentar om tekniken eller utbyggnadsplaner.
Facebooks rival DeepFace använder teknik från israelisk fast face.com.
DeepFace hittar ett matchande ansikte med 97,25% noggrannhet.
Google forskare kallar sitt system den mest exakta tekniken.
Systemet kan användas för att automatiskt känna igen foton på Google+.