Computer erkennt Blickrichtung nach Training an künstlichen Gesichtern
Die Blickrichtung zu erkennen ist für Maschinen wichtig, aber schwierig. Um es zu erleichtern, hat eine Forschergruppe jetzt eine große Datenbank mit Bildern von Augenpartien erstellt – ohne ein einziges echtes Foto zu machen.
- Sascha Mattke
Techniken zum Deep Learning werden immer leistungsfähiger, doch wird dafür viel Referenzmaterial benötigt, mit dem die Maschinen trainiert werden können. Britische Forscher haben jetzt ausprobiert, ob sich solches Material auch künstlich erzeugen lässt, und melden einen bedeutenden Erfolg beim Erkennen der Blickrichtung von Menschen. Das berichtet Technology Review.
Viele der heute verwendeten Datensammlungen für Deep Learning wurden mit Hilfe von menschlichen Crowd-Diensten wie Amazons Mechanical Turk erstellt. Dass es auch unaufwändiger gehen könnte, zeigen jetzt Erroll Wood und Kollegen von der University of Cambridge: Sie erstellten ein detailliertes Modell eines Auges und bauten es in Gesichter unterschiedlichster Menschen ein. Diese Gesichter wurden dann unter verschiedenen Lichtverhältnissen und Winkeln sowie mit verschiedenen Blickrichtungen virtuell fotografiert. Insgesamt entstand so eine Datenbank mit 11.000 Fotos.
Mit dieser Datenbank trainierten die Forscher ein so genanntes Deep Convolutional Neural Network und testeten den so entstehenden Algorithmus an realen Bildern. Das Ergebnis war laut ihrem Fachaufsatz überzeugend: "Wir konnten zeigen, dass unsere Methode in der Realität besser funktioniert als die bislang am weitesten entwickelten Methoden für die Erkennung von Blickrichtungen."
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(sma)
