Sachin Farfade ve Kaliforniya'da Yahoo Laboratuarlarında Muhammed Saberian ve Stanford Üniversitesinde Li-Li Jia, yeni algoritma basit ve pek çok alternatif yöntemlere göre daha doğru olduğunu söylüyorlar. Nasıl çalıştığını anlamak için, öncelikle 2001 hızlı bir tarihsel dolambaçlı ve bilgisayar bilim adamları Paul Viola ve Michael Jones tarafından yapılan devrimci atılım almak gerekir.
Viyola ve Jones tanınması sıkıntılı konuyu görmezden ve lekelenme yüzlere odaklanarak yüz tanıma teknolojisinde bir çıkmaza üstesinden geldi. Onların algoritması karanlık bir yatay çizgi (gözler) geçtiği bir ışık dikey çizgi (burun) arar "algılama çağlayan." Bu Head-On gelen yüzleri tanıma konusunda çok etkili olduğu kanıtlanmıştır ve şu anda piyasada dijital fotoğraf makinelerinin çoğu içine dahil edilmiştir. teknik, bir açı ya da Farfade, Saberian ve Li bize geri getiriyor kısmen de olsa gizli edilenler, yüzler tespit için iyi değil. Ekip derin katlamalı sinir ağı olarak bilinen makine öğrenme gelişmiş bir türü kullanılarak, selefine bir temelde farklı bir yaklaşım almıştır. Esasen, açıklamalı görüntüleri büyük bir veritabanı bir yüz neye benzediğini yazılım öğretmek için kullanılır.
Farfade ve meslektaşları yüzleri olmayan yüzleri 200.000 görüntü ve 20 milyon görüntüleri içeren bir veritabanı inşa etmişlerdir. 128 görüntülerin her 50.000 farklı tekrarlamalar sonra kendi algılama motoru güç sinir ağı eğitmek için kullanıldı. Sonuç pek çok farklı açılarda yüzleri (hatta baş aşağı) spot ve onları bir sürü içeren bir resimde tek tek yüzleri tespit bir araçtır. "Biz diğer derin öğrenme temelli yöntemler ile önerilen yöntem değerlendirilecek ve daha hızlı ve daha doğru sonuçlar bizim yöntem sonuçları, gösterdi" onların yaratma Derin Yoğun Yüz Dedektörü çağırarak, ekip üyeleri söylüyorlar. "Biz daha yüzleri tıkalı tespit edilmesi için önerilen yöntemin performansını artırmak ve döndürülmüş daha iyi örnekleme stratejileri ve daha sofistike veri büyütme teknikleri kullanmayı planlıyoruz." Teknoloji, tüketici ve ticari ürünler haline aracılığıyla filtre gibi, o nihayet Kinect denetleyici ve yerel yüksek cadde üzerinde CCTV sistemi her zamankinden daha hızlı bir nokta edebilmek için gidiyoruz anlamına gelebilir. Hatta araştırmacılara göre, eski fotoğraf ve videoları bakmak için geriye dönük kullanılabilir.