I volti umani presenti in tutto il mondo sono molto differenti tra loro. Lo studio della diversità di volti per la tecnologia di riconoscimento facciale è quindi molto complesso, e soprattutto deve andare ben oltre gli attributi tipici studiati come età, sesso e colore della pelle. Simmetria facciale, contornatura, distanza tra il naso e la fronte sono tutti attributi aggiuntivi che costituiscono la diversità nei nostri volti. Si tratta di enormi quantità di dati che gli algoritmi di intelligenza artificiale devono avere a disposizione per poter elaborare al meglio i volti.

È per questo che IBM Research ha deciso di mettere a disposizione degli istituti di ricerca che ne faranno richiesta un set ampio e diversificato che contiene 1 milione di immagini con annotazioni utili ad aiutare la comunità scientifica a rilevare, riconoscere e analizzare meglio le immagini dei volti.  

Utilizzando immagini pubblicamente disponibili del set Creative Commons YFCC-100M, IBM ha codificato le immagini usando 10 schemi di codifica ben stabiliti e indipendenti, tra cui cranio-facciale, come per esempio, lunghezza della testa, lunghezza del naso, altezza della fronte, rapporti facciali, cioè simmetria visiva, attributi come età e genere, oppure posa e risoluzione, oltre a numerosi altri.  

La donazione di IBM, spiega il centro di ricerca, contribuirà ad ampliare la conoscenza in materia. Il set di dati DiF, Diversity in Faces, accessibile a questo link, è quindi un punto di partenza utile perché la ricerca globale possa studiare e sviluppare una soluzione di intelligenza artificiale più corretta ed accurata. Anche per evitare errori o imprecisioni che potrebbero anche essere in grado di avere ricadute sulla privacy e sulla sicurezza.  

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