Si chiama DeepFace ed utilizza un avanzatissimo modello 3D in grado di analizzare nei minimi dettagli il volto di un individuo e riprodurlo grazie ad un modello tridimensionale che può essere addirittura ruotato in diverse angolazioni.
Al capo del team di sviluppo c'è Yaniv Taigman, che grazie al supporto del suo team e del Facebook Lab, è riuscito a realizzare un modello matematico che potrebbe cambiare le sorti del riconoscimento biometrico. Il cuore del sistema è un algoritmo in grado di creare un modello 3D del volto, rotabile sugli assi, che poi sarebbe utilizzato dalle normali applicazioni di riconoscimento facciale per riconoscere i volti. Si tratta di un enorme passo in avanti, che risolve del tutto uno dei problemi principali che affliggono questa tipologia di sistemi: l'inquadratura del volto.
Nei test condotti da Taigman, dopo aver ricostruito il volto di una persona, è stata utilizzata un'imponente rete neurale animata da Facebook, nella quale sono state elaborate e classificate quattro milioni di immagini raffiguranti oltre quattromila identità, separate catalogate manualmente dai membri del tam.
"Abbiamo rivisitato sia lo step di allineamento che lo step di rappresentazione" – spiegano gli studiosi – "con lo scopo di applicare una trasformazione affine ai tratti somatici, e derivare una rappresentazione di un volto grazie ad una rete neurale con nove livelli di profondità".
Insomma, secondo quanto dichiara il team di sviluppo, DeepFace è in grado di identificare i volti praticamente con lo stesso livello di precisione degli esseri umani e, nello specifico, è risultato funzionale nel 97,25 percento dei casi, in un test che conteneva tredicimila immagini di volti raccolte dal web.
I dettagli sulla nuova tecnologia saranno svelati il prossimo giugno nel corso della conferenza stampa alla Computer Vision and Pattern Recognition a Columbus ed i più allarmisti hanno già allertato gli utenti, specificando come grazie a questa tecnologia Facebook potrebbe identificare praticamente tutti gli amici di un determinato membro del social network presenti nelle foto caricate sulla piattaforma.
Un duro colpo alla privacy degli utenti, ma senza dubbio un'ottimizzazione del processo di Tag, che potrebbe diventare del tutto automatico e non richiedere agli utenti stessi di procedere manualmente foto per foto.
