Нейромережа знаходить обличчя на фото
У листопаді 1995 року Генрі Роулі, Шумит Балуджа й Такео Канаде з Карнегі-Меллона описали в технічному звіті детектор облич: нейромережа оглядає кожне вікно 20 × 20 пікселів у кількох масштабах, а арбітраж між двома мережами відсіює хибні спрацьовування. На 130 складних зображеннях із 507 обличчями основна система знаходила 85,4 % облич з одним хибним спрацьовуванням на 1 319 035 вікон.
Чому це важливо
Знайти обличчя на довільному знімку, а не на фото для документа, стало задачею зі спільним тестом: свої 130 зображень автори віддали іншим дослідникам як еталон для порівняння. Під назвою «тестовий набір MIT+CMU» на ньому 2001 року Віола й Джонс покажуть свій каскад і порівнюватимуть його саме з цим детектором.
Технічний звіт CMU-CS-95-158R, 26 с. Мережу навчено на майже 1050 вирівняних обличчях із баз CMU та Гарварду, з кожного зроблено п’ятнадцять варіантів поворотом, масштабом, зсувом і дзеркаленням; неличчя набиралися бутстрепом: хибні спрацьовування поточної мережі поверталися в навчальну вибірку. Тест складали три набори: 42 зображення CMU зі 169 обличчями, 23 зображення Сунга й Поджо зі 155 і ще 65 зображень зі 183, разом 83 099 211 вікон. Від 78,9 % облич із вісьмома хибними спрацьовуваннями до 92,7 % з 1768 в однієї мережі; 90,5 % давала система з 362. Дві мережі обробляли зображення 320 × 240 близько 590 секунд на Sparc 20, прискорена версія — близько 24; демонстрація працювала у вебі. Журнальна версія, IEEE PAMI 20(1), січень 1998 року, с. 23–38, дає на тих самих зображеннях від 77,9 до 90,3 %, основну систему — 86,2 % з одним хибним спрацьовуванням на 3 613 009 вікон, додає тест на підмножині FERET (від 97,8 до 100 %) і 383 секунди на SGI Indigo 2. Її вступ досі каже 90,5 %, але це число звіту 1995 року: таблиця журналу дає найбільше 90,3 %.