Apple は本日、オンラインの Machine Learning Journal に新しい記事を公開しました。今回は、写真やその他のアプリで使用される顔認識機能を強化するために使用される技術である、顔検出用のデバイス上のディープ ニューラル ネットワークについて説明しています。
顔検出機能は、iOS 10 の Core Image フレームワークの一部として初めて導入され、デバイス上で写真内の顔を検出するために使用され、ユーザーはフォト アプリで人物ごとに画像を表示できるようになりました。
Apple によれば、この技術の実装は「桁違いのメモリ、はるかに大きなディスク ストレージ、そしてより多くの計算リソース」を必要としたため、決して簡単なことではなかったという。
AppleのiCloudフォトライブラリは、写真と動画を保存するためのクラウドベースのソリューションです。しかし、Appleはユーザーのプライバシーを強く重視しているため、コンピュータービジョンの計算にiCloudサーバーを使用することができませんでした。iCloudフォトライブラリに送信されたすべての写真と動画は、クラウドストレージに送信される前にデバイス上で暗号化され、iCloudアカウントに登録されているデバイスでのみ復号化できます。そのため、ディープラーニングベースのコンピュータービジョンソリューションをお客様に提供するには、iPhone上でディープラーニングアルゴリズムを実行するという課題に直接取り組む必要がありました。
Apple の Machine Learning Journal エントリでは、iOS デバイスの GPU と CPU を活用し、ネットワーク干渉、画像の読み込み、キャッシュのためのメモリ最適化を開発し、iPhone で想定される他のタスクに干渉しない方法でネットワークを実装することによって、Apple がこれらの課題をどのように克服したかが説明されています。
Appleがこれらの課題をどのように克服し、この機能を成功裏に実装したのか、その具体的な詳細に興味があるなら、この新しい記事は一読する価値があります。技術的な詳細は難解ながらも分かりやすく、顔認識の仕組みに関する興味深い洞察を提供しています。
Appleは、Machine Learning Journalを通じて、自社の技術の背後にある複雑な概念を共有し、製品ユーザーがその舞台裏を垣間見ることができるようにすることを目指しています。また、AppleのエンジニアがAIコミュニティに参加するための機会にもなっています。
Appleはこれまでにも、「Hey Siri」の仕組みや、機械学習とニューラルネットワークを使って合成画像を改良する方法に関する記事など、Siriに関する記事をいくつか公開している。
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