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人脸辨认算法终究超过了人类本身

发布时间:2020-03-23 12:25:51 阅读: 来源:针阀厂家

感谢西的投递

计算机科学家已开发出一种新的人脸辨认算法,在辨认人脸的能力上比人类本身更加强大。我们每个人都有过认不出某个自己曾认识的人的经历,在不同的姿式、光照和表情下,这其实是一件比较困难的事情。计算机辨认系统一样存在这些问题。事实上,虽然全球的计算机科学家努力了这么多年,还是没有任何一种计算机辨认系统在辨认人脸方面能够像人类一样强大。

计算机科学家已开发出一种新的人脸辨认算法,在辨认人脸的能力上比人类本身更加强大。

我们每个人都有过认不出某个自己曾认识的人的经历,在不同的姿式、光照和表情下,这其实是一件比较困难的事情。计算机辨认系统一样存在这些问题。事实上,虽然全球的计算机科学家努力了这么多年,还是没有任何一种计算机辨认系统在辨认人脸方面能够像人类一样强大。

但这并不是是说人脸辨认系统不够准确。恰恰相反,最好的人脸辨认系统在理想情况下比人类辨认的表现要好的多。但是一旦环境情况变糟,系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们固然是非常想要开发出一种算法,在各种情况下都能够表现优良。

现在,中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超(对不起,译者没有找到这名学生的名字,只能音译了)宣布他们攻克了这个困难。他们开发了一种叫“高斯”的人脸辨认算法首次超过了人类本身。

新的辨认系统对各种平台都能够提供人类级别的辨认能力,从手机到电脑游戏中的人脸辨认,从安全系统到密码控制等等。

任何一个人脸自动识别程序,首先要斟酌的就是去构建一个适合的数据集来测试算法。那需要一个非常大范围的,各种各样的,带着各种复杂动作、光线和表情的,不同脸的图象,各种人种、年龄和性别都要斟酌在内。然后还要考察服装、发型和化装等其他因素的影响。

比较荣幸的是,已有这么一个具有各种不同人脸的标准数据库——Labelled Faces。它具有超过13,000张不同人脸的图片,它们是从网络上搜集的6000个不同的公众人物。更重要的是,每个人都具有不止一张人脸图片。

固然也存在其他的人脸数据库,但是Labelled faces目前是计算机科学家们所公认的最具参考价值的测试数据集。

脸部辨认的任务是去比较两张不同的图片,然后判断他们是不是是同一个人。(你可以试试看,能否看出这里展现的每对图片是不是是同一个人。)

人类在这个数据库上的表现可以到达97.53%的准确度。但是没有任何一个计算机算法能够到达这个成绩。

直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特点,把每张脸图规格化成一个150*120的像素图,这些特点分别是:两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。

然后,算法把每张图片划分成堆叠的25*25像素的区域,并用一个数学向量来描写每个区域的基本特征。做完了这些,就可以比较两张图片的类似度了。

但是首先需要知道的是到底要比较甚么。这个时候就需要用到训练数据集了。一般的方法是使用一个独立的数据集来训练算法,然后用同一个数据集中的图片来测试算法。

但是当算法面对训练集中完全不同的两张图片的时候,常常都会辨认失败。“当图片的散布产生改变的时候,这类训练方法就一点都不好了。”超超和晓鸥说到。

相反,他们用四个具有不同图片的,完全不同的数据集来测试“高斯”算法。举个例子,其中一个数据集是著名的Multi-PIE数据库,它包括了 337个不同的物体,从15种不同的角度,在19种不同的光照情况下,分别拍摄4组图片。另一个数据库叫做Life Photes包括400个不同的人物,每一个人物具有10张图片。

用这些数据库训练了算法后,他们终究让新算法在Labelled Faces数据库上进行测试。目标是去辨认出所有匹配和不匹配的图片对。

请记住人类在这个数据库上的表现是97.53%的精确度。“我们的“高斯”算法能够到达98.52%的精确度,这也是辨认算法第一次击败人类。”超超和晓鸥说到。

这是一个使人印象深入的结果,由于数据中的照片包括各种各样不同的情况。

超超和晓鸥指出,依然有很多挑战在等着他们。现实情况中,人们可以利用各种附加的线索来辨认,比如脖子和肩膀的位置。“超过人类的表现或许只是一个象征性的成绩罢了”他们说。

另一个问题是花费在训练新算法上的时间,还有算法需要的内存大小和辨认两幅图所需要的时间。这可以用并行计算和特制处理器等技术来加快算法的运行时间。

总之,精确的人脸自动识别算法已到来了,而且鉴于现在的事实,这只会更快。

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