تقنية محسّنة للتحقق من الوجوه رغم "كثافة" مساحيق التجميل

طوّر الباحثان دي أسيس أنجلوني وهيليو بيدريني من معهد سامسونغ للبحث والتطوير ومعهد الحوسبة في جامعة كامبيناس البرازيلية، تقنية محسّنة لعملية التحقق من الوجوه التي تضع مساحيق التجميل.

وباتت تقنيات التعرف على الوجه تستخدم مؤخراً على نطاق واسع، باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) التي تعتبر حلاً للكثير من مشاكل الرؤية الحاسوبية. وعلى الرغم من هذا التقدم الكبير، إلا أن هذه التقنية لا تزال تواجه بعض العقبات، ومن بينها الوجوه بمساحيق تجميل، حيث يمكن أن يغير ذلك من مظهر الوجه، ويعطل من عمل نظام القياسات الحيوية.

وذكر موقع Technology Org أن الباحثين في الجامعة البرازيلية نجحا في التغلب على ذلك، وطورا تقنية جديدة لاستكشاف الوجه من خلال تقسيمه لأجزاء "التمثيلات القائمة على الجزء"، ودمجها مع تقنية الشبكات العصبية التلافيفية.

وتستكشف تقنية "التمثيلات القائمة على الجزء" الوجوه بمساحيق تجميل، من خلال استراتيجيتين لتقسيم الوجه وتحليله، هما: تقسيم الوجه إلى أربعة أجزاء (محيط مقلة العينين والحاجب، والأنف والفم)، وتقسيم الوجه إلى ثلاثة أجزاء، ثم يتم استخراج ميزات الوجه، ودمجها مع تقنية الشبكات العصبية التلافيفية، لتعرض النتيجة الشاملة.

وقال الباحثان إن "أجزاء مختلفة من الوجه تتأثر أثناء وضع مستحضرات التجميل، حيث إن نهجنا يمكن أن يزيد من دقة التعرف على الوجه".

وأجرى الباحثان تجارب على التقنية في أربع مجموعات بيانات عامة لوجوه تضع مساحيق تجميل.

وأكد الباحثان أن "نظامنا المقترح حقق أداءً أعلى لمجموعة بيانات مكياج يوتيوب YMU، ونتائج تنافسية لثلاث مجموعات بيانات، هي "مساحيق تجميل موسعة في الوجه EMFD، ومساحيق تجميل FAM، وM501".

وأظهرت النتائج أن دمج الميزات العميقة المستخرجة من أجزاء الوجه مع الشبكات العصبية التلافيفية، يزيد من دقة أنظمة التحقق من الوجه ويقلل من معدلات الخطأ، حتى من دون إعادة تدريب نماذج الشبكات العصبية التلافيفية​.