人脸识别技术的困难在哪里?

噢,人脸识别。但机器会“认得”你吗?

事实上,别说是要识别越来越完美的整形手术的成果,即便是化个浓一点的妆,系统都有可能把你识别成另一个人。


人脸识别技术的困难在哪里呢?

(是识别一个人脸是谁,而不是相机里面的识别是不是一个人脸。)

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34个答案
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鬼知道人工智能博士

2013-05-12 06:35

这个问题比较难回答,因为面部识别技术涉及很多方面的内容。有很多难点,比如人脸图像的最佳表示格式,存储方法,索引方法,匹配依据,甚至评估方案等等。

我觉得你要问的问题应该是:影响人脸识别准确度的因素都有哪些吧?

人脸识别的基本算法是计算面部轮廓,五官的特征点,然后根据这些点连接的结构来识别人脸,比如两眼之间的距离,两耳到鼻尖的距离,眼窝的深度等等吧,大概是这样。但是因为人脸图像不一定都是正面证件照那样的,所以光照,拍摄角度对图像的影响很大,如何在各种光照和视角环境中准确地获得人脸的特征,是其中一个难点。

第二个难点我个人觉得是匹配,本质上来讲人脸识别是一个分类(classification)任务:学习一组带标签(身份)的人脸图像,然后对未加标签的人脸图像和标签进行配对(图像-->身份),怎么构造 "高效" "准确" 的算法来进行有督导学习也是一个难点。

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人脸识别的困难就是如果你不给一个人脸,算法是识别不出来的。。。

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乐趣多科幻迷,资深吃货

2013-05-13 16:34

人脑是怎么样识别人脸的?实际上都是把2维化的三维形体与其本体做对应。这个是不可能的,只有在有限样本空间内才可能粗略识别吧。

脸盲表示根本无法辨别。

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Jacob_226电子信息专业,DIY组鹳狸猿

2013-05-13 18:38

之前CCTV10不是介绍了中科院自动化所的一套识别系统,号称变装甚至双胞胎都分得出来吗?

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我觉着人脸识别还是不靠谱,,你想想视网膜识别都有可能被坑,人脸识别更不用说了。。。

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前一阵子,相关脸部结构基因的论文不是出来了吗?
外观+别的识别子,说不定会有很好玩的发明。

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难道不是通过头骨结构识别的么? \(^o^)/~我只是好奇

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这个技术目前还没解决吗?我好像看到一段新闻,奥运期间用于安保的摄像头只要找到人脸的一部分就都可以识别出身份并记录,那不是已经很强大了吗?

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_J._就是一文盲

2013-05-20 18:57

人脑经常都分辨不出是谁啊,现在好多人都脸盲了。。

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这个真的不容易,我们公司就是刷脸卡的。
在登记长相的时候,我是带着眼镜的,有一天出去了一下,正好没有带眼镜,回来的时候无论怎么刷,都刷不过。悲摧的要命。
如果这个算改变了造型的话,有些时候就更囧了,一个女同事有一天把自己的长发剪短了,就刷不过了。甚至就算男生去理了一个发回来,那个系统都要反应半天。。

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google pisaca就可以通过识别照片中的人物自动分组归类的

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是不是机器不能像人一样识别人

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其实硬件不给力,软件算法也不给力。

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人的识别能力应该也是很有限的,我们或许可以很容易从一大堆人中找出几个自己熟悉的人来,但做到像某些系统那样从一大堆人中找出照片上的一些人来应该不容易。人识别和记忆人脸的过程一般要建立在空间连续变化的基础上。比如我们看了一个人的正面照片,然后从一堆人里找这个人不容易,但如果我们看了一段一个人的视频,视频里这个人的头做了各种动作,那我们再从一堆人里找这个人就会容易很多。

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那么多怀疑的人都不关注果壳的么?

自己去搜“果壳时间”的某一期,清华大学的李子青教授主讲,他的团队研究的系统应用到了08的奥运会安保系统当中,里面针对“化妆”也有说到。

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我觉得人脸识别根本不靠谱,技术和标准的限制啊,即便是人都会有时候分不出脸来,要说人脑是最好的处理器啊(速度太慢而已),所以我觉得还是指纹或者虹膜之类的识别靠谱。

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举一个很简单的比喻,这需要跳出人这个范畴,我们人类感觉好像自己能区分哪个人是哪个人,这只是自我感觉而已,对于机器来说,他们区分我们的脸就像我们区分狗脸一样困难。何况电脑有我们人脑的优势吗?

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这种识别的话,需要扫描人的面部结构和骨架结构把。
人脸会长痘痘,会出现皮肤病,这些外观出现变化,就难以再准确识别是否同一个人了。

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之前《走近科学》好像播出一期里面有个机器,把男的化妆成女的都能识别,但是同卵双胞胎也能识别,觉得有点假。不过好像说在奥运会和世博会的时候有应用。

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羽瑭雨瑭食品添加剂和食品配料研究员

2013-11-25 16:04

个人觉得,要把正常的人识别出来或许不是问题,而一旦依据这个设计出一套系统后,却不能识别那些故意改变脸型或者化妆的人,那系统就白费了。难点在于如何识别化妆的人,真要干坏事的人,知道有人脸识别系统,那就一定会先化妆再去干事的。

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可提供多组图像数据进行训练的人脸识别在学术上已经很完善了,识别率超高。但是现在研究转向单一训练(比如一张一寸免冠照片),大规模(地铁视频监控)条件下的人脸识别,这个还处于初级阶段。

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我觉得现在走的是歪路.人脑有一套面部识别方法,这个方法我们现在不好模拟,那就应该搞一套机器容易实现的方法,比如立体影像法.利用两个摄像头进行立体扫描,然后对这种三维曲面进行对比识别,可能要容易的多.

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北方之盐地理信息系统专业,文史爱好者

2013-11-25 16:52

这个问题……韩国人应该知道答案。

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容易出错,隐马模型各种不靠谱,特征选取各种看人品,对方向颜色尺寸各种不鲁棒
当然上面是说的大作业级别的程序……

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不知道你们看没看过尼基塔
里面找那些坏的特工,大多都是人脸识别出来。但是现实生活中真的有么?
照片照到一个人的面部,然后计算机的专门软件,进行分析采集到的数据,比如轮廓,眼睛,鼻子,眉毛间距离。然后再通过,已有的身份云数据库,在里面查找有没有这个类似的人吧。
就是不好写算法,进行人面部不一样的分类。应该困难在这里吧。

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我通俗的理解,假如可以按照鼻子眉毛眼睛嘴巴各种特征点识别到这是你的脸,但是另外一幅图,阴影重了,角度不端正了, 表情变了,等等,这些都是不确定因素。

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1、程序算法的准确度。归根到底就是数学的问题了。代码写出来就是相对简单了。所以说数学是科学上的皇冠。

2、大数据的支持该算法的研究。算法肯定是需要试验的。记得电视上看到过一个新闻大概意思是这样的:美国FBI还是CIA想要搞个人脸识别发现收集的脸部图像不够多,最多的可能是企业:Facebook。

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光线、角度、装扮、年龄变化都会对人脸识别的识别造成一定的阻碍,比如说,你自拍时的角度看起来脸小,但是实际上跟本人面貌有出入,对于机器识别来说,就跟人眼一样,会误判。

但是现在妆容这些,我们这边的技术已经不受影响了,当然如果是整容(大整),都已经变成另外一个人了,这个机器也没办法了。

以后,人工智能继续发展,相信会突破的。


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可能你想问的是人像比对而不是人像识别采集,我以前在人像识别公司呆过,根据我浅显的认识来看:

人脸在识别时,识别这帧画面下有没有人脸以及有多少人脸再把人脸采集下来是比较成熟的,以前我公司能做到在比较理想的画面质量下,每帧识别最多10张人脸,并采集下来。

但是如果说到识别这个人脸是哪个人的人脸,或者说2个人脸图片是不是同一个人,人像比对的准确度相比指纹、虹膜就低一些,基本的唯一性特征度就没有指纹高。比对准确性难点还有需要比对的两个人脸需要很好的图像采集建模,采集时的设备清晰度要高,采光好,没有遮挡,角度好等等。采集好进行对比时,算法只是算出2个人脸的模型相似度,由我们自主设置相似度达到多少是可以认为2个人脸是同一个人。一般理想建模情况下,我们的公司的算法比对同一个人不同时间地点的人脸时,相似度70%到95%都有。而实际生活中的图像采集时,不会那么理想的建模(由于光照、角度,清晰度、脸部的遮挡比如眼镜、脸部占画面比例大小等原因)。

人像的识别比对是模糊识别,估计没有很多有效的唯一性特征点就难精准比对到底是谁,指纹、虹膜、DNA识别比对存在很多唯一性的特征点,是不是某人的指纹、虹膜能根据一些唯一性的特征就能判断。但是人脸的唯一性特征点比较少,不明显,很可能不唯一。稍微动动头的角度,稍微笑一点,稍微皱眉,稍微眨眼等等,都会使比对的相似度有明显起伏。而且人的脸是会变的,比如今天皮肤白点,明天晒了一下黑了点,明天长点痘痘,后天变瘦了等等,在理想采集环境和人员配合标准采集方式的情况下,你拿后天采集来的人像去比对今天采集的同一个人的人像,你可想相似度都会变的。就算是让人自己去分辨一个人的照片是不是某人,也不是能十拿九稳的,比如某人2年没见,减肥了60斤,有些朋友就是认不出来了。有的人还有外国人脸盲的情况,很难区分一些外国人谁是谁。

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支持者: jackyhds

可以换一种思路?提取人眼的虹膜特征来匹配数据库里面的虹膜特征来找到这个人(看美剧多了YY)……反正你是要确定这个人是谁,可以选取这个人独一无二的特征来确定

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饭小盆材料物理学士,飞面神教信徒,FFF团资深团员

2013-11-25 14:12

说个不太科学的吐槽式答案哈。。
难点其实在于。。多数人都比较丑(这里丑的定义是至少有一部分与标准脸型不符,这就是为什么帅哥美女看上去都差不多,而丑人就大不相同的原因)。你可以想象解一个普通抛物线和一大坨乱七八糟的拟合曲线之间的难度差别

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