人脸识别是如何完成的?
人们常说的 1:1 场景和 1:N 场景指的是什么?
点击下方视频,你对人工智能的了解就能轻松超过全世界 99% 的人类!
图文版本送给不方便打开的朋友 (°u°)」
对于机器来说图片只是一连串像素值,那么机器是如何识别人脸的?
与人类通过鼻子、嘴巴等显著特征来分辨人脸不同,机器先要对图片中的人脸进行定位和预处理,然后学习人脸的轮廓、纹理等各种细节,并输出一连串特征值。
在乘车人核实等需要证明自己是自己的1:1识别场景中,只要这串特征值与你的标准特征值很相近,就能判定「你是你」。
在写字楼门禁、嫌犯追踪等1:N场景,就要将特征值与既有数据库中所有的人脸特征值相比对。如果找到相似的特征值,就能知道这张脸属于谁。
如果没有找到任何相似的特征值,就证明这个人不属于该写字楼,或者也并不是嫌犯。
如果戴眼镜、化浓妆或是整容,机器还能认出我吗?
关于眼镜已经有不少「眼镜摘除」的研究,比如生成没有眼镜的人脸再做识别。
浓妆和整容只要不过于更改面部的明显特征,还是会有不错的识别效果。但如果是削骨之类的大动作,恐怕很难被正常识别。
还有双胞胎问题。有些在人眼中非常相似的双胞胎,在细节上却有很多不同,或是脸部有痣等标识性特征,机器就能迅速将两人分辨开。不过对于过于相似的双胞胎,机器暂时也没有特别好的解决方法,也许加入声纹或者虹膜识别会有更好的区分效果。
下一期我们会谈谈人脸识别的主要应用场景,敬请期待!
「知智一分钟」是由「KnowingAI知智」推出的,以人工智能基础知识为主的短视频栏目。
每次一分钟,轻松了解 AI 领域基础概念!