Arrugas, surcos, manchas: el proceso de envejecimiento de una persona se acompaña de signos reveladores en su rostro. Investigadores del Instituto de Computación Neural de la Ruhr-Universität Bochum RUB han desarrollado un algoritmo que interpreta estas características de manera muy confiable.hace posible estimar la edad y el origen étnico de las personas con tanta precisión que catapultó a los investigadores de RUB a la cima de la clasificación mundial durante un tiempo. El equipo de RUB publicó su informe en la revista Aprendizaje automático desde mayo de 2020.
El sistema ha aprendido a estimar
"No estamos muy seguros de qué características está buscando nuestro algoritmo", dice el profesor Laurenz Wiskott, del Instituto de Computación Neural. Esto se debe a que el sistema ha aprendido a evaluar caras. El algoritmo exitoso desarrollado por los investigadores con sede en Bochumes una red neuronal jerárquica con once niveles. Como datos de entrada, los investigadores la alimentaron con varios miles de fotos de caras de diferentes edades. La edad se conocía en cada caso. "Tradicionalmente, las imágenes son los datos de entrada y la edad correcta es laobjetivo alimentado en el sistema, que luego trata de optimizar los pasos intermedios para evaluar la edad requerida ", explica el autor principal Alberto Escalante.
Sin embargo, los investigadores de Bochum eligieron un enfoque diferente. Ingresaron las muchas fotos de caras ordenadas por edad. El sistema luego ignora las características que varían de una imagen a la siguiente y toma en consideración únicamente aquellas características que cambian lentamente ".Piense en ello como una película compilada con miles de fotos de caras ", explica Laurenz Wiskott." El sistema desvanece todas las características que cambian de una cara a otra, como el color de los ojos, el tamaño de la boca, la longitud dela nariz. Por el contrario, se centra en las características que cambian lentamente en todas las caras ". Por ejemplo, el número de arrugas aumenta lenta pero constantemente en todas las caras. Al estimar la edad de las personas que aparecen en las fotos, el algoritmo está justo debajotres años y medio de descanso en promedio. Esto significa que supera incluso a los humanos, que son verdaderos expertos en reconocimiento e interpretación de rostros.
El sistema también reconoce los orígenes étnicos
El principio de lentitud también le permitió identificar de manera confiable el origen étnico. Las imágenes se presentaron al sistema ordenadas no solo por edad, sino también por etnia. En consecuencia, las características características de un grupo étnico no cambiaron rápidamente de una imagen a otra.; más bien, cambiaron lentamente, aunque a pasos agigantados. El algoritmo estimó el origen étnico correcto de las personas en las fotos con una probabilidad de más del 99 por ciento, a pesar de que el brillo promedio de las imágenes estaba estandarizado y, en consecuencia, el color de la pielno fue un marcador significativo para el reconocimiento.
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Materiales proporcionado por Ruhr-Universidad Bochum . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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