Científicos de la Universidad Estatal del Sur de los Urales (ЮУрГУ) han entrenado una red neuronal para reconocer los rostros de personas que se esconden de las cámaras, utilizando ángulos incómodos.
El trabajo se realizó con éxito con el apoyo de la Fundación Científica Rusa. Entrenamos la red neuronal VGGface para reconocer las llamadas imágenes de 2,5 dimensiones. Y ya no es posible escapar de esta inteligencia artificial para las personas que intentan aprovechar ángulos incómodos.
A diferencia del sistema bidimensional estándar, los científicos utilizaron uno de 2,5 dimensiones, donde también se agrega la profundidad de la imagen (es decir, se determina la distancia desde la cámara hasta el rostro de la persona). Para medir la profundidad, los científicos utilizaron una evaluación de la curvatura de la rejilla infrarroja: iluminación infrarroja.
Si el rostro de una persona está lejos de la cámara o demasiado cerca de ella, si está girado en un ángulo o la iluminación cae "de manera incorrecta", la red neuronal puede arrojar un resultado falso. Este es el problema que resolvimos.
Anteriormente, el estudiante de ЮУрГУ, Antón Averyánov, junto con su equipo de desarrolladores, creó SheetsGPT: una red neuronal capaz de simplificar el trabajo con Excel.