Como o cérebro reconhece rostos:sistema de aprendizado de máquina reproduz espontaneamente aspectos da neurologia humana

Foi desenvolvido um novo sistema de aprendizado de máquina que pode reconhecer rostos de uma forma semelhante à do cérebro humano. O sistema, chamado “DeepFace”, foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Toronto e do Google.

DeepFace usa uma rede neural profunda, que é um tipo de rede neural artificial inspirada no cérebro humano. A rede é treinada em um grande banco de dados de imagens de rostos e aprende a identificar as características comuns a todos os rostos. Essas características incluem o formato do rosto, a posição dos olhos, nariz e boca e a textura da pele.

Depois que a rede estiver treinada, ela poderá ser usada para reconhecer rostos em novas imagens. Para fazer isso, a rede simplesmente compara a nova imagem com as imagens do seu banco de dados e encontra as correspondências mais próximas. O sistema é muito preciso e pode até reconhecer rostos parcialmente obscurecidos ou tirados de ângulos diferentes.

O desenvolvimento do DeepFace é um avanço significativo no campo da visão computacional. Representa um grande avanço na nossa compreensão de como o cérebro reconhece rostos e tem o potencial de revolucionar uma ampla gama de aplicações, como software de reconhecimento facial, sistemas de segurança e imagens médicas.

Como funciona o DeepFace

DeepFace funciona usando uma rede neural profunda para aprender os recursos comuns a todos os rostos. A rede é composta por múltiplas camadas de nós interconectados, e cada camada aprende a identificar um conjunto diferente de recursos. A primeira camada aprende a identificar as características básicas de um rosto, como o formato do rosto e a posição dos olhos, nariz e boca. A segunda camada aprende a identificar características mais complexas, como a textura da pele e o formato das sobrancelhas. A terceira camada aprende a identificar características ainda mais complexas, como a expressão do rosto e a direção do olhar.

No momento em que os dados passam por todas as camadas da rede, eles aprenderam a identificar todos os recursos comuns a todas as faces. Isso permite que a rede reconheça rostos em novas imagens, mesmo que estejam parcialmente obscurecidos ou tirados de ângulos diferentes.

Aplicativos do DeepFace

DeepFace tem potencial para revolucionar uma ampla gama de aplicações, como:

* Software de reconhecimento facial: DeepFace pode ser usado para desenvolver software de reconhecimento facial mais preciso e confiável do que os sistemas existentes. Isso pode ser usado para diversos fins, como sistemas de segurança, controle de acesso e aplicação da lei.
* Sistemas de segurança: O DeepFace pode ser usado para desenvolver sistemas de segurança que possam rastrear o movimento de pessoas em um edifício ou área. Isto poderia ser usado para impedir o acesso não autorizado, impedir o crime e proteger pessoas e propriedades.
* Imagens médicas: DeepFace pode ser usado para desenvolver sistemas de imagens médicas que podem ajudar os médicos a diagnosticar doenças e condições. Por exemplo, o DeepFace poderia ser usado para identificar câncer de pele, doenças oculares e outras condições.
* Realidade virtual: DeepFace pode ser usado para desenvolver sistemas de realidade virtual que podem criar experiências realistas e imersivas. Por exemplo, o DeepFace poderia ser usado para criar jogos, simulações e programas de treinamento de realidade virtual.

As aplicações potenciais do DeepFace são infinitas. À medida que a tecnologia continua a se desenvolver, podemos esperar vê-la revolucionar uma ampla gama de indústrias e aplicações.