{"id":18049,"date":"2014-03-25T16:31:19","date_gmt":"2014-03-25T15:31:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.open-box.it\/mai-piu-foto-senza-tag-facebook-sviluppa-deepface\/"},"modified":"2014-03-25T16:31:19","modified_gmt":"2014-03-25T15:31:19","slug":"mai-piu-foto-senza-tag-facebook-sviluppa-deepface","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.open-box.it\/en\/mai-piu-foto-senza-tag-facebook-sviluppa-deepface\/","title":{"rendered":"Mai pi\u00f9 foto senza tag: Facebook sviluppa DeepFace"},"content":{"rendered":"<p>Sembra che a <strong>Facebook<\/strong> e \u00a0<strong>Zuckerberg<\/strong> non basti pi\u00f9 il suggerimento dei <strong>tag.<\/strong> Questo &#8220;studiando&#8221; le immagini profilo riesce a estrarre informazioni come la distanza fra gli occhi, il naso e le orecchie, consigliandoti la persona da taggare.<\/p>\n<p>Ma questo tra poco tempo potrebbe essere sorpassato. Facebook sta infatti sviluppando DeepFace, un programma che non si basa sulle informazioni derivanti dalle immagini ma utilizza tecniche di comprensione di forme irregolari di dati, tipiche di alcune <strong>intelligenze artificiali<\/strong>.<\/p>\n<p>Non preoccupatevi, per ora DeepFace, come scritto dal\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/525586\/facebook-creates-software-that-matches-faces-almost-as-well-as-you-do\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">MIT Technology Review<\/a>, \u00e8 solo\u00a0<strong>in fase di ricerca<\/strong>\u00a0e quindi la privacy dei miliardi di utenti Facebook pare salva.<\/p>\n<p>Certamente, date le ingenti risorse economiche del colosso americano e la potenza di questo nuovo software, non c&#8217;\u00e8 da stare cos\u00ec tranquilli. Questo sembra capace addirittura di determinare se due fotografie che ritraggono due visi corrispondono alla stessa persona con una percentuale d&#8217;esatteza del 97,25%, appena sotto il 97,53% di un umano.<\/p>\n<p>Il programma, sviluppato internamente da tre ricercatori e un professore dell\u2019<strong>Universit\u00e0 di Tel Aviv<\/strong>, si appresta a cambiare radicalmente il nostro rapporto con le immagini sui social.<\/p>\n<p>Per far funzionare DeepFace \u00e8 stata creata\u00a0una \u00a0\u201drete neurale\u201d in grado di imitare il sistema nervoso centrale degli animali.\u00a0Ma ecco come Facebook presenta il progetto:<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">&#8220;Attualmente il riconoscimento facciale consiste di 4 step: <strong>rilevare, allineare, rappresentare e classificare<\/strong>. Abbiamo rivisto sia la fase di allineamento che quella di rappresentazione utilizzando un modello facciale 3D in modo da applicare una trasformazione affine ai tratti, e farne derivare una rappresentazione del volto derivante da nove strati di neural network. Questa \u201crete profonda\u201d coinvolge pi\u00f9 di 120 milioni di parametri con diversi strati collegati. Abbiamo sperimentato il programma sul\u00a0<a href=\"http:\/\/vis-www.cs.umass.edu\/lfw\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">pi\u00f9 grande dataset facciale esistente<\/a> (quattro milioni di immagini appartenenti a pi\u00f9 di 4.000 identit\u00e0, nel quale ogni identit\u00e0 ha in media un migliaio di campioni) ed \u00e8 risultato che il nostro metodo \u00e8 preciso al 97,25% riducendo l\u2019errore dello stato attuale della tecnica di oltre il 25%, avvicinandosi molto alle prestazioni di livello umano.&#8221;<\/p>\n<p>Diverse testate, tra cui HuffingtonPost<span style=\"text-decoration: underline;\">,<\/span>\u00a0vedono un possibile risvolto<strong>\u00a0commerciale, <\/strong>sulla scia della sempre pi\u00f9 forte volont\u00e0 di Facebook<strong>\u00a0<\/strong>di\u00a0ottenere sempre maggiori dati sui diversi utenti.<\/p>\n<p>Se ci sar\u00e0 da preoccuparsi lo scopriremo presto&#8230; i<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sembra che a Facebook e \u00a0Zuckerberg non basti pi\u00f9 il suggerimento dei tag. 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