iPhone X: Apple erklärt wie die Gesichtserkennung verarbeitet wird
17. Nov 2017 | 13:59 Uhr | 0 Kommentare
In einem neuen Beitrag des Machine Learning Journal, hat sich Apple dieses Mal der Gesichtserkennung gewidmet. Dabei wird erklärt, welche Herausforderungen die Techniker für die Implementierung meistern mussten und wie man es geschafft hat, ein hohes Maß an Privatsphäre zu gewährleisten.
Privatsphäre steht an erster Stelle
Für die Gesichtserkennung setzt Apple eine Vielzahl an fortschrittlichen Kamera-Techniken ein. Doch das ganze System würde nicht von Apple eingesetzt werden, wenn man nicht die eigenen Standards für die Privatsphäre erfüllen könnte. So hat man bereits bei der Entwicklung von iOS 10 Vorkehrungen getroffen um den eigenen hohen Ansprüchen entsprechen zu können.
Der Verzicht auf die Cloud
Apple war es sehr wichtig, dass die Verarbeitung der Gesichtserkennung komplett auf dem iPhone erfolgt. Kein Server sollte die erfassten Daten jemals zu Gesicht bekommen. Aus diesem Grund entschied man sich, den Gesichtserkennungsalgorithmus komplett lokal zu berechnen. Im Gegensatz zu einer cloudbasierten Verarbeitung nimmt eine lokale Berechnung auch mehr Ressourcen der Hardware in Anspruch. Dies musste bei der Implementierung in das Betriebssystem und der Nutzung der Hardware mit Sorgfalt beachtet werden. Besonders wenn andere Prozesse mit ins Spiel kommen, muss gewährleistet sein, dass das System weiterhin zuverlässig arbeitet.
Um dieses Problem zu lösen, wurde das Framework optimiert, um CPUs und GPUs unter Verwendung von Apples Metal-Grafikschnittstelle und BNNS (Basic Neural Network Subroutines) zu nutzen. Der A11 Bionic Prozessor des iPhone X wurde speziell für diese Architektur entwickelt und erlaubt es, die komplexe Verarbeitung der Gesichtserkennung zu nutzen, ohne das andere Prozesse hierunter leiden.
Wenn ihr euch für das Thema weiterführend interessiert, können wir euch das ausführliche Journal von Apple sehr empfehlen. Hier bietet Apple auch einen Einblick in die Arbeitsweise von Siri oder wie das Team es schaffte synthetische Bilder realistischer wirken zu lassen.
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