IBM, il riconoscimento facciale merita studi approfonditi

Per IBM il riconoscimento facciale merita uno studio approfondito

Diversity in Faces (DiF) è un report che raccoglie dati ancora inediti, elaborati da IBM Research per promuovere e studiare la tecnologia di riconoscimento facciale.

Il report si compone di:

- un set ampio e diversificato che contiene 1 milione di immagini con annotazioni utili ad aiutare la comunità scientifica a rilevare, riconoscere e analizzare meglio le immagini dei volti.

- Usando immagini, pubblicamente disponibili, del set Creative Commons YFCC-100M, IBM ha 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. 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.

La ricerca condotta da IBM contribuirà ad ampliare la conoscenza in materia. Il set di dati DiF, Diversity in Faces, è quindi un punto di partenza utile perché la ricerca globale possa studiare e sviluppare una soluzione di intelligenza artificiale più corretta ed accurata.