Gli scienziati stanno sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale per l’elaborazione delle immagini nel campo della pubblicità, l’intrattenimento, l’istruzione e l’assistenza sanitaria. Essi hanno, per esempio, sviluppato algoritmi informatici per la collocazione automatica degli individui a gruppi di età predefiniti in base alle loro caratteristiche facciali.
Il miglioramento della precisione di classificazione dell’età facciale, tuttavia, non è facile perché l’acquisizione delle immagini da etichettare e memorizzare in una grande banca dati può essere molto impegnativa in termini di tempo e costi. Il processo d’acquisizione delle immagini, in alcuni paesi potrebbe violare la privacy.
Jian Wang Gang, con i ricercatori del A*STAR Institution for Infocomm Research and co-workers1, per ovviare a tali problemi, ha sviluppato IB2DLDA, un algoritmo che si basa sull’apprendimento attivo.
Wang, spiega: “L’algoritmo inizialmente elabora un piccolo campione d’immagini etichettate, quindi sceglie iterativamente i campioni più informativi da un grande database d’immagini non etichettate per aggiungerle al database di formazione.
L’approccio apprendimento attivo migliora significativamente l’efficienza dell’algoritmo, riduce il numero di campioni che devono essere etichettati, quindi il tempo e lo sforzo richiesto per programmare il computer“.
I ricercatori sulla base delle loro nuove scoperte, sperano di facilitare la classificazione del viso.
La tecnologia potrebbe trovare impiego, per esempio, nel settore della segnaletica digitale, in questo caso, l’intelligenza artificiale della macchina collocata in un impianto sportivo, può determinare la fascia di età dello spettatore per far visualizzare annunci pubblicitari mirati, progettati per quei gruppi di età.