Il software è stato sviluppato da un team di ricercatori guidato da Deva Ramanan e Peiyun Hu
Riuscire a distinguere i volti degli amici in foto risulta esser facile quando le persone sono in primo piano e la fotocamera possiede un’alta risoluzione, ma come fare quando si tratta di foto di gruppo e i visi sono minuscoli? In queste situazioni, purtroppo, le tecnologie devono ancora esser perfezionate.
Un nuovo progetto di ricerca condotto da Deva Ramanan, professore esperto nel campo della robotica, e Peiyun Hu, un promettente studente della Carnegie Mellon, ha deciso di trovare una soluzione a questo problema. Il sistema sviluppato dal team non si limita alla ricerca di due occhi e una bocca, ma anche di corpi, braccia, gambe e altre parti del corpo per riuscire a distinguere le varie persone. Lo stesso Ramanan ha provato a spiegare come funziona il sistema: “È come cercare uno stuzzicadenti in mano di qualcuno. È più facile trovarlo se si dispone di suggerimenti per potersi orientare e individuare le mani e le dita”.
Stando a quanto riportato dal team, grazie al software si potranno ridurre gli errori e riuscire a individuare l’81% dei volti. Ciò significa che sarà possibile individuare anche i più piccoli volti in una folla consentendo di taggare tutti gli amici nella foto.
Il sistema utilizza i cosiddetti “foveal descriptors” per codificare i volti proprio come fanno le persone. Infatti il centro del campo visivo è focalizzato sulla fovea della retina in modo tale che il foveal descriptor possa focalizzarsi sul soggetto e individuare il volto. Il sistema progettato da Ramanan e Hu si serve dei pixel per consentire agli utenti di conoscere quante persone si trovano all’interno della fotografia di gruppo.
Fonte: techcrunch.com