Машинное обучение поможет разобраться в распознавании лиц

Человек обладает способностью распознавать огромное количество лиц и интерпретировать различные выражения лица. Эта способность играет исключительно важную роль в процессе социального взаимодействия между людьми, однако сам механизм обработки и хранения этой сложной зрительной информации в мозге ^[1] человека до сих пор остается малоизученным. Учёные из Сколтеха в сотрудничестве с коллегами из США и Японии решили разобраться, как в зрительной коре головного мозга ^[1] человека обрабатывается и сохраняется информация, связанная с распознаванием лиц. 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 ^[2]

Источник ^[3]