现在人脸识别最有效的算法是什么?
最好的人脸识别系统在理想情况下比人类识别的表现要好的多。但是一旦环境情况变糟,系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们当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异。
现在,中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超(音译)宣布他们攻克了这个难题。他们开发了一种叫“高斯”的人脸识别算法首次超过了人类自身。
新的识别系统对于各种平台都能够提供人类级别的识别能力,从手机到电脑游戏中的人脸识别,从安全系统到密码控制等等。任何一个人脸自动识别程序,首先要考虑的就是去构建一个合适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,不同脸的图像,各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。
比较幸运的是,已经有这么一个拥有各种不同人脸的标准数据库——Labelled Faces。它拥有超过13,000张不同人脸的图片,它们是从网络上收集的6000个不同的公众人物。
更重要的是,每个人都拥有不止一张人脸图片。当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。
面部识别的任务是去比较两张不同的图片,然后判断他们是否是同一个人。(你可以试试看,能否看出这里展示的每对图片是否是同一个人。)人类在这个数据库上的表现可以达到97.53%的准确度。
但是没有任何一个计算机算法能够达到这个成绩。直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特征,把每张脸图规格化成一个150*120的像素图,这些特征分别是:两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。
然后,算法把每张图片划分成重叠的25*25像素的区域,并用一个数学向量来描述