В недавней публикации в Наука Китай Науки о жизни, исследовательская группа под руководством профессора Цзин-Донга Джеки Хана и доктора философии. Студент Синьюй Ян из Пекинского университета разработал модель глубокого обучения для оценки возраста с использованием незарегистрированных 3D-облаков точек лица. Они также предложили алгоритм монотонного преобразования по координатам, позволяющий изолировать возрастные черты лица от опознаваемых человеческих лиц.
Команда обучила модель на более чем 16,000 3 экземплярах трехмерных данных облака точек лица, достигнув средней абсолютной ошибки около 2.5 лет. Модель распознает вращательную инвариантность человеческих лиц. Анализируя важность формы лица и тона кожи, они разработали алгоритм монотонных преобразований по координатам.
Алгоритм может искажать лица, не меняя относительного положения элементов лица. Команда обнаружила, что модели глубокого обучения могут точно и последовательно оценивать возраст лиц до и после применения алгоритма преобразования в различных сценариях, демонстрируя, что преобразования эффективно сохраняют возрастные черты лица.
Однако в визуальных тестах у испытуемых наблюдалось заметное снижение точности и скорости реакции при оценке трансформированных лиц. Кроме того, модели вычислительной проверки лица, обученные на нормальных формах лиц, не смогли распознать трансформированные лица.
Учитывая сходства и различия в задачах оценки и идентификации возраста, исследовательская группа предложила руководство по защите данных о лице. Это руководство, включающее монотонные преобразования по координатам и выборочное предоставление данных, призвано обеспечить теоретическую основу для управления центрами обработки данных о лицах или общедоступными наборами данных.
