南韓選美大賽的選手長相非常類似面部識別系統能夠辨別嗎？

1樓：名

這個問正悶題類似於雙胞胎的識別。對於人臉高度相似的同卵雙胞、多胞胎，用虹膜、指紋這類生物特徵，雙胞胎可以毫無壓力的區分出來。用人臉識別技術來區分雙胞胎，會困難一些，但也超過了人類肉眼水平。

有兩個問題，乙個是face detection，目的是檢測一張**中有沒有人臉。第二個是face recognition，目的是檢測一張臉究竟是誰的臉。兩個任務的用途不同。

比如照相機對焦，一般只需要識別人臉在**，不需要識別出是誰。當然現在也有能識別是誰的照相機。人臉識別有多種不同方法，不能用幾句話完全概括。

機器舉鏈彎學習的方法裡面，很多需要對演算法進行訓練。這些演算法裡面一般有一些引數。這些引數具體取什麼值，設計的時候並不知道。

需要用一些資料進行訓練。

訓練的過程就是決定引數值的過程。所以訓練集的作用是很重要的。如果訓練的時候使用大量普通人的**，這樣訓練出來的系統就能夠識別大量普通人，但區喚迅分這些經過整容的選手就有困難。

如果訓練時專門使用整容選手的**，就有可能找到這些選手之間的細微差別。這就是匿名使用者說的計算機更善於捕捉細節。人類的面部識別系統同樣和經驗有關。

如果乙個人平時很少看到外國人，他會覺得外國人的臉看起來都差不多。有研究表明，嬰兒不僅能夠識別人臉，甚至還能識別一些動物的臉。但發育到一定階段之後，識別動物的臉的能力就消失了。

如果乙個嬰兒生下來以後，見到的全部都是整容選手，他也許會有很強的識別能力。<>

2樓：小知74302輪柑

可假設是檢測兩幅影象的人物是不是同乙個人。現在我接觸到的演算法一般都是按照基於模板相似度（匹配度）的度量，即：通過比較所提取的模板對應畫素點的相似程度來決策是不是乙個人。

鑑於一副人物圖特徵很多，眼睛鼻子嘴巴什麼的，如果只有鼻子微微有變化的話，估計相似度還是很高的。雖然用一般的人臉識別系統不好測出來，但是我們可以專門設計個針對判斷乙個人是不滾段是整形了或者分辨出兩個都整成了范冰冰的人。我們可以從先驗知識知道整形能整的就那幾個地方。

通過對模板提取的優化，更重要的是對特徵的選取，槐旅加以權值作用，（利用機器學習的大明譽知識做輔助）應該能夠得到乙個較好的分類系統。<>

南韓選美大賽的選手長相非常類似，面部識別系統能辨別嗎？

3樓：求註冊

人臉識別技術是基於人的臉部特譁慎徵，對輸入的人臉影象或者**流 . 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置資訊。並依據這些資訊，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特徵，並將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份亂沒敬。

廣義的人臉識別實際包察虛括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉影象採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查詢等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查詢的技術或系統。

4樓：網友

人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整**強度等技術清備。

人臉識別技術屬於生物特徵識別技術，是對生物者正禪體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。

2014年3月，香港中文大學資訊工程系主任、中國科學院深圳先進技術研究院副首塵院長湯曉鷗領軍的團隊釋出研究成果，基於原創的人臉識別演算法，準確率達到，首次超越人眼識別能力（。