IBM disponibiliza 1 milhão de imagens anotadas para ajudar a criar sistemas de reconhecimento facial mais imparciais

A IBM Research acaba de anunciar uma nova e inédita base de dados chamada Diversity in Faces (DiF), que vai contribuir para a imparcialidade e precisão na tecnologia de Inteligência Artificial (IA) de reconhecimento facial. Com cerca de um milhão de imagens anotadas, o DiF utiliza 10 esquemas de codificação, reconhecidos e independentes, que consideram um conjunto de características que vão além dos atributos típicos estudados, como a idade, o género e o tom da pele, para assegurar a diversidade e ajudar a comunidade global de investigação a estudar, detetar, reconhecer e analisar melhor as imagens dos rostos.

Utilizando imagens públicas disponíveis no conjunto de dados do YFCC-100M Creative Commons, o DiF categoriza as imagens através de esquemas de codificação que incluem medidas objetivas do rosto humano, como o tamanho dos olhos, do nariz e a simetria facial, bem como fatores mais subjetivos, como a idade, sexo, pose e resolução da foto, entre outros. Isto permitirá acelerar o estudo da diversidade e cobertura de dados para os sistemas de reconhecimento facial, garantindo tecnologia de Inteligência Artificial cada vez mais precisa e imparcial.

O conjunto de dados DiF oferece uma distribuição mais equilibrada e uma cobertura mais ampla das imagens faciais em comparação com os conjuntos de dados anteriores. Além disso, a informação obtida a partir da análise estatística dos 10 esquemas iniciais de codificação no conjunto de dados DiF permitirão identificar o que é importante para caracterizar rostos humanos, sendo um bom ponto de partida para ajudar a aprimorar cada vez mais os sistemas de reconhecimento facial.

O Diversity in Faces está disponível para a toda a comunidade científica, mediante solicitação.

Para pedir acesso ao conjunto de dados DiF visite: http://ibm.biz/dif-dataset

Saiba mais em: https://www.ibm.com/blogs/research/2019/01/diversity-in-faces/