ThoughtWorks
  • Contacto
  • Português
  • Deutsch
  • English
  • 中文
Visión general
  • Cultura de ingeniería, mentalidad de entrega

    Adopta un enfoque moderno para el desarrollo de software y entrega valor más rápido.

    Toma de desiciones Inteligentes

    Aprovecha los resultados de tus datos para descubrir nuevas fuentes de valor

  • Modelo Operativo sin Frincción

    Mejora la habilidad de tu empresa para adaptarse al cambio

    Estrategia de Plataforma

    Crea plataformas tecnológicas que de adapten a su estrategia de negocio

  • Experience Design y Product Capabilities

    Diseña, entrega y evoluciona rápidamente productos y experiencias excepcionales

    Asociaciones

    Aprovechar nuestra red de socios confiables para ampliar los resultados que brindamos a nuestros clientes

Visión general
  • Sector Automotriz
  • Cleantech y Servicios Públicos
  • Servicios Financieros y Aseguradoras
  • Servicios Médicos
  • Medios y Publicidad
  • Organizaciones sin fines de lucro
  • Sector Público
  • E-commerce y Retail
  • Viajes y Transporte
Visión general

Destacados

  • Tecnología

    Una exploración profunda de tecnología empresarial y excelencia en ingeniería

  • Negocios

    Mantenerse actualizado con los últimos insights empresariales y de industria para líderes digitales

  • Cultura

    El espacio para encontrar contenido y tips de desarrollo profesional, y nuestra visión sobre la justicia social y la inclusión

Publicaciones Digitales y Herramientas

  • Radar Tecnológico

    Nuestra guía de tendencias tecnológicas actuales

  • Opiniones

    Una publicación para líderes digitales

  • Digital Fluency Model

    Un modelo para priorizar las capacidad digitales necesarias para navegar en la incertidumbre

  • Decoder

    Una guía tecnológica de la A a la Z para líderes de negocio

Todos los Insights

  • Artículos

    Opiniones profesionales que ayudarán al crecimiento de tu negocio

  • Blogs

    Opiniones personales de ThoughtWorkers de todo del mundo

  • Libros

    Navega a través de nuestra extensa biblioteca

  • Podcasts

    Emocionantes charlas sobre las últimas tendencias en negocios y tecnología

Visión general
  • Proceso de Aplicación

    Descubre lo que te espera durante nuestro proceso de selección

  • Graduados y cambio de carreras

    Empieza tu carrera en tecnología con el pie derecho

  • Ofertas de trabajo

    Encuentra puestos vacantes en tu región

  • Mantente conectado

    Suscríbete a nuestro boletín mensual

Visión general
  • Conferencias y eventos
  • Diversidad e Inclusión
  • Noticias
  • Código abierto
  • Nuestros líderes
  • Cambio Social
  • Português
  • Deutsch
  • English
  • 中文
ThoughtWorksMenú
  • Cerrar   ✕
  • Nuestros Servicios
  • ¿Con quién trabajamos?
  • Insights
  • Carreras
  • Acerca de Nosotros
  • Contacto
  • Regresar
  • Cerrar   ✕
  • Visión general
  • Cultura de ingeniería, mentalidad de entrega

    Adopta un enfoque moderno para el desarrollo de software y entrega valor más rápido.

  • Experience Design y Product Capabilities

    Diseña, entrega y evoluciona rápidamente productos y experiencias excepcionales

  • Modelo Operativo sin Frincción

    Mejora la habilidad de tu empresa para adaptarse al cambio

  • Toma de desiciones Inteligentes

    Aprovecha los resultados de tus datos para descubrir nuevas fuentes de valor

  • Asociaciones

    Aprovechar nuestra red de socios confiables para ampliar los resultados que brindamos a nuestros clientes

  • Estrategia de Plataforma

    Crea plataformas tecnológicas que de adapten a su estrategia de negocio

  • Regresar
  • Cerrar   ✕
  • Visión general
  • Sector Automotriz
  • Cleantech y Servicios Públicos
  • Servicios Financieros y Aseguradoras
  • Servicios Médicos
  • Medios y Publicidad
  • Organizaciones sin fines de lucro
  • Sector Público
  • E-commerce y Retail
  • Viajes y Transporte
  • Regresar
  • Cerrar   ✕
  • Visión general
  • Destacados

  • Tecnología

    Una exploración profunda de tecnología empresarial y excelencia en ingeniería

  • Negocios

    Mantenerse actualizado con los últimos insights empresariales y de industria para líderes digitales

  • Cultura

    El espacio para encontrar contenido y tips de desarrollo profesional, y nuestra visión sobre la justicia social y la inclusión

  • Publicaciones Digitales y Herramientas

  • Radar Tecnológico

    Nuestra guía de tendencias tecnológicas actuales

  • Opiniones

    Una publicación para líderes digitales

  • Digital Fluency Model

    Un modelo para priorizar las capacidad digitales necesarias para navegar en la incertidumbre

  • Decoder

    Una guía tecnológica de la A a la Z para líderes de negocio

  • Todos los Insights

  • Artículos

    Opiniones profesionales que ayudarán al crecimiento de tu negocio

  • Blogs

    Opiniones personales de ThoughtWorkers de todo del mundo

  • Libros

    Navega a través de nuestra extensa biblioteca

  • Podcasts

    Emocionantes charlas sobre las últimas tendencias en negocios y tecnología

  • Regresar
  • Cerrar   ✕
  • Visión general
  • Proceso de Aplicación

    Descubre lo que te espera durante nuestro proceso de selección

  • Graduados y cambio de carreras

    Empieza tu carrera en tecnología con el pie derecho

  • Ofertas de trabajo

    Encuentra puestos vacantes en tu región

  • Mantente conectado

    Suscríbete a nuestro boletín mensual

  • Regresar
  • Cerrar   ✕
  • Visión general
  • Conferencias y eventos
  • Diversidad e Inclusión
  • Noticias
  • Código abierto
  • Nuestros líderes
  • Cambio Social
Blogs
Selecciona un tema
Ver todos los temasCerrar
Tecnología 
Gestión de Proyectos Agiles La Nube Entrega Continua Ciencia e Ingenieria de Datos Defendiendo el Internet Libre Arquitectura Evolutiva Experiencia de Usuario IoT  Lenguajes, Herramientas y Frameworks Modernización de sistemas heredados Machine Learning & Artificial Intelligence Microservicios Plataformas Seguridad Pruebas de Software Estrategia Digital 
Negocio 
Servicios Financieros Salud Global Innovación Ventas  Transformación 
Carreras 
Hacks Para Tu Carrera Diversidad e Inclusión Cambio Social 
Blogs

Temas

Elegir tema
  • Tecnología
    Tecnología
  • Tecnología Visión General
  • Gestión de Proyectos Agiles
  • La Nube
  • Entrega Continua
  • Ciencia e Ingenieria de Datos
  • Defendiendo el Internet Libre
  • Arquitectura Evolutiva
  • Experiencia de Usuario
  • IoT
  • Lenguajes, Herramientas y Frameworks
  • Modernización de sistemas heredados
  • Machine Learning & Artificial Intelligence
  • Microservicios
  • Plataformas
  • Seguridad
  • Pruebas de Software
  • Estrategia Digital
  • Negocio
    Negocio
  • Negocio Visión General
  • Servicios Financieros
  • Salud Global
  • Innovación
  • Ventas
  • Transformación
  • Carreras
    Carreras
  • Carreras Visión General
  • Hacks Para Tu Carrera
  • Diversidad e Inclusión
  • Cambio Social
Ciencia e Ingenieria de DatosTecnología

New Beginnings in Facial Recognition

Sean McClure Sean McClure

Published: Aug 18, 2014

As humans, we navigate our lives largely by the recognition of patterns. These patterns include the sound of a mother’s voice, the appearance of a dangerous animal or poisonous food, the familiarity of kin, and the attraction to potential mates. Accurate pattern recognition is key to an animal’s survival and progress, and has allowed humans to become the socially complex and advanced species we are today.
 

It should come as no surprise that scientists and engineers have long been fascinated with the mind’s ability to rapidly and accurately recognize patterns, and much research has been geared towards attempting to recreate this ability in a machine as a demonstration of Artificial Intelligence (AI).  One of these abilities is facial recognition; something humans do with relative ease, but which has been exceedingly difficult to mimic using programming logic and advanced algorithms.

In Ray Kurzweil’s book How to Create a Mind, it is argued that the human brain contains approximately 300 million ‘general pattern recognizers’ arranged in a hierarchical pattern.  Input signals feed through various layers, and concepts are learned in an increasingly abstract sense until a new pattern is learned or an existing pattern recognized.

The closest parallel to this in machine learning are artificial neural networks (ANNs).  ANNs use mind-inspired mechanics including simulated neurons and layering to learn concepts from experience (exposure to data).  ANNs have been applied to a number of problems in pattern discovery including facial recognition but until recently have had limited success in real-world facial recognition systems.

This is now changing with the use of Deep Learning; a set of algorithms in machine learning that attempt to model high-level abstractions using an approach more closely aligned with how our minds recognize patterns. Using a large number of layers, so called Deep Neural Networks (DNNs) can mimic human learning by adjusting the strength of connections between simulated neurons within many layers, just as the human mind is believed to strengthen our understanding of a concept.  Each layer can model an increasingly abstract concept built from the more basic concepts learned at earlier layers.

Deep Learning is breathing life back into the use of ANNs and some researchers consider the use of deep learning neural nets to be a small revolution in AI.  What makes deep learning so attractive is its property of getting better by simply throwing more data through its networks.  More data to a DNN is like more experience to a child. Although these networks have been around for decades, only now do we have the volume and variety of data to expose them to enough information for a DNN’s “understanding” to rival that of humans.

In science and industry, deep-learning computers are being used to search for potential drug candidates and to predict the functions of proteins. Companies like Google and Facebook are using their massive data stores of images and text to push DNNs to never before seen levels of machine learning. A small start-up in Las Vegas called NameTag has developed a beta version Facial Recognition App for Google Glass. The App uses the FacialNetwork.com database to search through millions of photos, learn what features define a human face, and match them to facial features detected from the App.  The exact use of this in Google Glass is still unknown and Google has yet to approve the use of facial recognition Apps for Google Glass.

Facebook is moving forward with a facial recognition project called DeepFace.  DeepFace can detect whether two faces in different photos are of the same person and is reporting accuracies that rival a human’s ability to do the same.  DeepFace uses DNNs to model highly complex data and multiple features.  What makes DeepFace so exciting is its ability to detect faces regardless of lighting or camera angle; two factors that have stumped most facial recognition algorithms to date. This could lead to new photo tagging applications and authentication technologies. DeepFace uses a 3-D modeling technique to rotate a single flat image in 3-dimensions, thereby allowing the algorithms to “see” different angles of the face.  Using a DNN with over 100 million connections, and its database of millions of photos, DeepFace teases out the features that can be used to recognize human faces, and uses this knowledge to discover very high-level similarities between 2 photos of the same person. Facebook has reached an accuracy of 97.35% on the so-called Labelled Faces in the Wild (LFW) dataset, and has reduced the error of the current state-of-the-art by more than 27%, approaching human-level performance.

The advantage of DNNs over other learning approaches such as Support Vector Machines and Linear Discriminant Analysis (LDA) is its ability to scale to extremely large datasets; something required for problems in speech and facial recognition. This means large, inexpensive clusters of computers are required to process and calculate all the data and make learning using DNNs feasible.  In the now famous Google Cat experiment, Google scientists used 16,000 processors and the internet as a data source to recognize the appearance of a cat.  What makes the experiment so game-changing is that the algorithms were ever told what a cat is or looks like. The DNN came up with the concept of a cat all by itself.

Many researchers and start-ups will be jumping onto the DNN bandwagon to see where we can push machine learning. Any application requiring the most important features to be detected among myriad variables is a potential candidate for DNNs. Neural networks have two big advantages; they deal well with many ill-defined features, and they scale efficiently, meaning extremely large datasets can be used. This is the latest approach to machine learning and the true point to Big Data; that throwing more data at the problem bypasses the problems associated with traditional statistical analyses on small datasets. Although the somewhat blackbox nature of DNNs take us further from understanding true causality, they do offer the exciting opportunity to mimic human intelligence and automate more sophisticated tasks. More abstract areas like psychology may soon see benefits in the application of DNNs in both targeted marketing and in helping us understand how the human mind works.
 

With the application of DNNs to facial recognition, a new era of AI is being ushered in and will lead to new and exciting technologies. It is already raising, however, some ethical concerns surrounding privacy.  The use and acceptance of such technology will bear out over the next few years.
This blog post was originally published on KDnuggets. 
  • Nuestros Servicios
  • ¿Con quién trabajamos?
  • Insights
  • Carreras
  • Acerca de Nosotros
  • Contacto

WeChat

×
QR code to ThoughtWorks China WeChat subscription account

Relaciones con medios de comunicación y analistas | Política de Privacidad | Modern Slavery statement ThoughtWorks| Accesibilidad | © 2021 ThoughtWorks, Inc.