A proto by se lidé měli bránit :-)
Třeba tak http://cvdazzle.com/
Nebo tak https://play.google.com/store/apps/details?id=cz.zweistein.android.facedazzler
Je to v plenkách, ale lidé si najdou cestu jak dát na net fotografie aniž by byly "katalogizovatelné."
To by me zajimalo, jak toho dosahli... Vzdyt kdyz se clovek podiva na stav face recognition ve vedeckych clancich, tak je to vzdycky o tom, ze oblicej musi byt zabran ze vhodneho uhlu a vhodne nasvicen atd... A ani potom neni uspesnost tak skvela... Jestli oni nemerili uspesnost na trenovaci mnozine? :-D
Doufam, ze treba svuj vysledek daji do OpevCV :-D
Vloni, na konferenci NIPS, ohlasil Yann LeCun (NYU) s Facebookem laborator
http://techcrunch.com/2013/12/09/facebook-artificial-intelligence-lab-lecun/
Pouzivaji se vyhradne konvolucni neuronove site (taky se jim, ne uplne sprave, rika modne deep learning). Problem s nasvicenim a orientaci maji, ale pri dostatecenem mnozstvi dat to zase tak nevadi. Nic lepsiho zatim neni.
OpenCV kod je na ceste: http://conv-net.sourceforge.net/doc/
Na vyzkouseni doporucuju bud cuda-convnet (Krizhevsky, UNI Toronto, ted Google):
http://code.google.com/p/cuda-convnet/
nebo caffe (Berkeley vision): http://caffe.berkeleyvision.org/index.html
Kdyby nekoho zajimalo jak presne to delaji, tak tady je clanek, ktery jim prijali na CVPR 2014. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification (https://www.facebook.com/download/388286407980383/deepface.pdf)