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DeepFace is a deep learning facial recognition system created by a research group at Facebook. It identifies human faces in digital images. The program employs a nine-layer neural network with over 120 million connection weights and was trained on four million images uploaded by Facebook users. The Facebook Research team has stated that the DeepFace method reaches an accuracy of 97.35% ± 0.25% on Labeled Faces in the Wild (LFW) data set where human beings have 97.53%. This means that DeepFace is sometimes more successful than human beings. As a result of growing societal concerns Meta announced that it plans to shut down Facebook facial recognition system, deleting the face scan data of more than one billion users. This change will represent one of the largest shifts in facial recognition DeepFace es un sistema de reconocimiento facial de aprendizaje profundo creado por un equipo de desarrollo en Facebook. Este define rostros humanos en imágenes digitales. Emplea una red neuronal de 9 capas con más de 120 millones de conexiones, y ha sido entrenado en 4 millones de imágenes subidas por los usuarios de Facebook. Se ha mencionado que el sistema tiene un 97% de aciertos, comparado con el 85% del sistema Next Generation Identification del FBI. Uno de los creadores del sistema, Yaniv Taigman, llegó a Facebook tras la adquisición de Face.com el 2007. DeepFace ist eine von Facebook entwickelte Software zur Gesichtserkennung, die Künstliche Intelligenz bzw. Deep Learning benutzt. Das Ziel von DeepFace ist die Erkennung von menschlichen Gesichtern auf Fotos. Laut Facebook erreicht die Software mittlerweile eine Genauigkeit von 97,35 % (Abweichungen von ± 0,25 %). Damit ist DeepFace fast so gut wie Menschen, die eine Genauigkeit von 97,53 % besitzen. Außerdem ist DeepFace damit um einiges besser als die Software vom FBI, die nur eine Genauigkeit von 85 % erreicht. Dies liegt unter anderem daran, dass Facebook viel mehr Bilder zum Trainieren besitzt als das FBI. Die Software besitzt ein künstliches neuronales Netz mit neun Layern und 120 Millionen gewichteten Verbindungen. DeepFace wurde mit vier Millionen Bildern von mehr als 4.000 Faceboo
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DeepFace is a deep learning facial recognition system created by a research group at Facebook. It identifies human faces in digital images. The program employs a nine-layer neural network with over 120 million connection weights and was trained on four million images uploaded by Facebook users. The Facebook Research team has stated that the DeepFace method reaches an accuracy of 97.35% ± 0.25% on Labeled Faces in the Wild (LFW) data set where human beings have 97.53%. This means that DeepFace is sometimes more successful than human beings. As a result of growing societal concerns Meta announced that it plans to shut down Facebook facial recognition system, deleting the face scan data of more than one billion users. This change will represent one of the largest shifts in facial recognition usage in the technology’s history. Facebook planned to delete by December 2021 more than one billion facial recognition templates, which are digital scans of facial features. However, it did not plan to eliminate DeepFace which is the software that powers the facial recognition system. The company has also not ruled out incorporating facial recognition technology into future products, according to Meta spokesperson. DeepFace ist eine von Facebook entwickelte Software zur Gesichtserkennung, die Künstliche Intelligenz bzw. Deep Learning benutzt. Das Ziel von DeepFace ist die Erkennung von menschlichen Gesichtern auf Fotos. Laut Facebook erreicht die Software mittlerweile eine Genauigkeit von 97,35 % (Abweichungen von ± 0,25 %). Damit ist DeepFace fast so gut wie Menschen, die eine Genauigkeit von 97,53 % besitzen. Außerdem ist DeepFace damit um einiges besser als die Software vom FBI, die nur eine Genauigkeit von 85 % erreicht. Dies liegt unter anderem daran, dass Facebook viel mehr Bilder zum Trainieren besitzt als das FBI. Die Software besitzt ein künstliches neuronales Netz mit neun Layern und 120 Millionen gewichteten Verbindungen. DeepFace wurde mit vier Millionen Bildern von mehr als 4.000 Facebook-Nutzern trainiert. Laut Facebook soll die Software auch eingesetzt werden, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Dabei will Facebook jedes hochgeladene Bild prüfen, ob dort auch andere Facebook-Nutzer zu erkennen sind und dann den Nutzern die Möglichkeit geben, sich unkenntlich zu machen. Laut Yaniv Taigman (Artificial Intelligence Scientist bei Facebook) wurde die Fehlerrate über 25 % im Vergleich zu früheren Softwares, die die gleiche Aufgabe hatten, reduziert. Eine weitere Besonderheit von DeepFace ist, dass ein 3D-Modell erstellt wird, um die Person virtuell in die Kamera schauen zu lassen. DeepFace es un sistema de reconocimiento facial de aprendizaje profundo creado por un equipo de desarrollo en Facebook. Este define rostros humanos en imágenes digitales. Emplea una red neuronal de 9 capas con más de 120 millones de conexiones, y ha sido entrenado en 4 millones de imágenes subidas por los usuarios de Facebook. Se ha mencionado que el sistema tiene un 97% de aciertos, comparado con el 85% del sistema Next Generation Identification del FBI. Uno de los creadores del sistema, Yaniv Taigman, llegó a Facebook tras la adquisición de Face.com el 2007.
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