Машинное обучение поможет разобраться в распознавании лиц

Учёные из Института Солка (США), Сколтеха (Россия) и Центра исследований мозга Riken (Япония) провели исследование с целью изучения теоретической модели механизма работы нейронов зрительной коры головного мозга при распознавании и обработке информации о лице и мимике человека.

Подход, который они использовали в своей работе, заключался в том, чтобы в общем виде представить лицо человека как совокупность различных частей или компонентов, таких как глаза, брови, нос, рот и так далее.

Для этой цели исследователи использовали элементы машинного обучения и новый тензорный алгоритм, что позволило представить лицо человека в виде набора компонентов или изображений, которые назвали тензорными изображениями. Это дало возможность построить математическую модель, которая описывает работу нейронов, участвующих в процессе распознавания лиц. Принцип тензорных разложений позволяет представить лицо человека в виде набора компонентов с заданным уровнем сложности, которые можно интерпретировать как модельные компоненты лица, а также рассматривать представление лица человека как комбинацию компонентов низкого и среднего уровней сложности.

🏷Источник: https://www.popmech.ru/science/news-553154-mashinnoe-obuchenie-pomozhet-razobratsya-v-raspoznavanii-lic/