пресс-центр

GPU ПОМОГАЮТ БЕСПРИСТРАСТНО ОТСЛЕЖИВАТЬ МОРЩИНЫ И ДРУГИЕ БИОМАРКЕРЫ СТАРЕНИЯ ЛИЦА

NVIDIA Blog NVIDIA Blog
NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2016/04/07/track-wrinkles/

 

GPU ПОМОГАЮТ БЕСПРИСТРАСТНО ОТСЛЕЖИВАТЬ МОРЩИНЫ И ДРУГИЕ БИОМАРКЕРЫ СТАРЕНИЯ ЛИЦА

 

Красота скоротечна, однако это не тормозит развитие многомиллиардной индустрии средств по уходу за кожей.

Теперь специалисты в области глубокого обучения помогают отслеживать морщины, пигментные пятна и другие биомаркеры, свидетельствующие о состоянии здоровья кожи человека, и определять эффективность средств по уходу.

«Как вы оцениваете состояние своей кожи, если большинство критериев оценки не объективны?» - задал вопрос специалист по обработке и анализу данных Константин Киселев (Konstantin Kiselev) во время своей презентации на конференции по GPU-технологиям. Его компания Youth Laboratories, расположенная в Балтиморе, штат Мэриленд, стремится усовершенствовать методы оценки эффективности средств по уходу за кожей и улучшения состояния здоровья самого большого органа человеческого тела.

Первая работа его команды исследователей включала подготовку 300 тегированных вручную изображений морщин. Тесты были проведены с помощью нейронной сети VGG и системы SegNet для сегментации изображений на пиксели. Использование NVIDIA Tesla K80 для тренировки нейронной сети и тестирования привело к 20-и кратному ускорению по сравнению с CPU, по словам Киселева.

Затем команда разработала приложение для отслеживания состояния кожи лица под названием RYNKL. Оно создает «карту морщинистости» разных зон лица: лба, щек, области вокруг глаз и губ. Приложение анализирует каждую зону и рассчитывает индекс морщинистости RYNKL.

 

Стандарты красоты от роботов

Чтобы популяризовать приложение (доступное в бета версии на Google Play и в AppStore), команда разработала платформу для тестирования алгоритмов, оценивающих привлекательность человеческого лица.

В начале этого года компания запустила Beauty.AI, первый онлайн конкурс красоты, членами жюри которого являются роботы. Пользователи могут отправлять свои фотографии для участия в конкурсе в своей возрастной категории через вебсайт. Проведение второго конкурса планируется в мае.

RYNKL

RYNKL

 

Технические достижения в области компьютерного зрения, распознавания лиц и машинного обучения позволили Киселеву и его команде определить биомаркеры состояния кожи лица с использованием фото.

В конечном счете, они надеются разработать приложения, способные определять другие биомаркеры старения и заболеваний кожи и предлагать персонализированные рекомендации по уходу за лицом.