人物識別的演算法

A. 現在人臉識別最有效的演算法是什麼

最好的人臉識別系統在理想情況下比人類識別的表現要好的多。但是一旦環境情況變糟，系統的表現就差強人意了。而計算機科學家們當然是非常想要開發出一種演算法，在各種情況下都能夠表現優異。
現在，中國香港大學的湯曉鷗教授和他的學生路超超（音譯）宣布他們攻克了這個難題。他們開發了一種叫「高斯」的人臉識別演算法首次超過了人類自身。
新的識別系統對於各種平台都能夠提供人類級別的識別能力，從手機到電腦游戲中的人臉識別，從安全系統到密碼控制等等。
任何一個人臉自動識別程序，首先要考慮的就是去構建一個合適的數據集來測試演算法。那需要一個非常大范圍的，各種各樣的，帶著各種復雜動作、光線和表情的，不同臉的圖像，各種人種、年齡和性別都要考慮在內。然後還要考察服裝、發型以及化妝等其他因素的影響。
比較幸運的是，已經有這么一個擁有各種不同人臉的標准資料庫——Labelled Faces。它擁有超過13,000張不同人臉的圖片，它們是從網路上收集的6000個不同的公眾人物。更重要的是，每個人都擁有不止一張人臉圖片。
當然也存在其他的人臉資料庫，但是Labelled faces目前是計算機科學家們所公認的最具參考價值的測試數據集。
面部識別的任務是去比較兩張不同的圖片，然後判斷他們是否是同一個人。（你可以試試看，能否看出這里展示的每對圖片是否是同一個人。）
人類在這個資料庫上的表現可以達到97.53%的准確度。但是沒有任何一個計算機演算法能夠達到這個成績。
直到這個新演算法的出現。新的演算法依照5點圖片特徵，把每張臉圖規格化成一個150*120的像素圖，這些特徵分別是：兩隻眼睛、鼻子和嘴角的位置。
然後，演算法把每張圖片劃分成重疊的25*25像素的區域，並用一個數學向量來描述每一個區域的基本特徵。做完了這些，就可以比較兩張圖片的相似度了。
但是首先需要知道的是到底要比較什麼。這個時候就需要用到訓練數據集了。一般的方法是使用一個獨立的數據集來訓練演算法，然後用同一個數據集中的圖片來測試演算法。
但是當演算法面對訓練集中完全不同的兩張圖片的時候，經常都會識別失敗。「當圖片的分布發生改變的時候，這種訓練方法就一點都不好了。」超超和曉鷗說到。
相反，他們用四個擁有不同圖片的，完全不同的數據集來測試「高斯」演算法。舉個例子，其中一個數據集是著名的Multi-PIE資料庫，它包含了 337個不同的物體，從15種不同的角度，在19種不同的光照情況下，分別拍攝4組圖片。另一個資料庫叫做Life Photes包含400個不同的人物，每個人物擁有10張圖片。
用這些資料庫訓練了演算法後，他們最終讓新演算法在Labelled Faces資料庫上進行測試。目標是去識別出所有匹配和不匹配的圖片對。
請記住人類在這個資料庫上的表現是97.53%的精確度。「我們的「高斯」演算法能夠達到98.52%的精確度，這也是識別演算法第一次擊敗人類。」超超和曉鷗說到。
這是一個令人印象深刻的結果，因為數據中的照片包含各種各樣不同的情況。
超超和曉鷗指出，仍然有很多挑戰在等著他們。現實情況中，人們可以利用各種附加的線索來識別，比如脖子和肩膀的位置。「超過人類的表現也許只是一個象徵性的成就罷了」他們說。
另一個問題是花費在訓練新演算法上的時間，還有演算法需要的內存大小以及識別兩幅圖所需要的時間。這可以用並行計算和特製處理器等技術來加快演算法的運行時間。
總之，精確的人臉自動識別演算法已經到來了，而且鑒於現在的事實，這只會更快。

B. 怎麼識別圖片中的人物

要識別圖片中的人物，主要依賴人臉識別技術和圖像分析演算法，結合大數據和機器學習模型來實現。

人臉識別技術是一種基於人的臉部特徵信息進行身份認證的生物識別技術。它通過分析圖片中人臉的幾何特徵，如眼睛、鼻子、嘴巴等的形狀、大小和位置，以及紋理特徵，如皮膚的顏色和紋理，來提取人臉的特徵信息。這些特徵信息隨後被用來與資料庫中的人臉數據進行比對，從而識別出圖片中的人物身份。

在實際應用中，識別圖片中的人物通常涉及以下幾個步驟：首先，系統會對輸入的圖片進行預處理，如調整大小、灰度化等，以提高識別的准確性和效率。接著，利用人臉識別演算法檢測圖片中的人臉，並提取出人臉的特徵信息。這一步驟是關鍵，因為它直接影響到後續識別的准確性。然後，系統將提取出的人臉特徵信息與資料庫中的人臉數據進行比對，找出最匹配的人臉。最後，根據比對的結果，系統輸出識別出的人物身份。

為了提高識別的准確性，現代的人臉識別技術還結合了深度學習等先進的機器學習演算法。通過大量的訓練數據，這些演算法可以學習到更加豐富和復雜的人臉特徵，從而提高識別的准確性和魯棒性。同時，為了保護個人隱私，人臉識別技術的應用也需要嚴格遵守相關的法律法規和倫理規范，確保技術的合法、合規使用。

綜上所述，識別圖片中的人物主要依賴人臉識別技術和圖像分析演算法，通過提取和分析人臉的特徵信息，並與資料庫中的數據進行比對，來實現對人物身份的識別。這一技術的應用在多個領域都具有廣泛的前景和價值。

C. 人臉識別演算法的難點

人臉識別演算法研究已久，在背景簡單的情形下，大部分演算法都能很好的處理。但是，人臉識別的應用范圍頗廣，僅是簡單圖像測試，是遠遠不能滿足現實需求的。所以人臉識別演算法還是存在很多的難點。
光照
光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯，演算法未能達到完美使用的程度。
姿態
與光照問題類似，姿態問題也是人臉識別研究中需要解決的一個技術難點。針對姿態的研究相對比較少，多數的人臉識別演算法主要是針對正面，或接近正面的人臉圖像，當發生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別演算法的識別率也將會急劇下降。
遮擋
對於非配合情況下的人臉圖像採集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題，特別是在監控環境下，往往被監控對象都會帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被採集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了後面的特徵提取與識別，甚至會導致人臉識別演算法的失效。
年齡變化
隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對於青少年，這種變化更加的明顯。對於不同的年齡段，人臉識別演算法的識別率也不同。
圖像質量
人臉圖像的來源可能多種多樣，由於採集設備的不同，得到的人臉圖像質量也不同，特別是對於那些低解析度﹑雜訊大﹑質量差的人臉圖像如何進行有效的人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對於高分辨圖像，對人臉識別演算法的影響也需要進一步研究。
樣本缺乏
基於統計學習的人臉識別演算法是人臉識別領域中的主流演算法，但是統計學習方法需要大量的培訓。由於人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規則的流行分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統計學習問題有待進一步的研究。
海量數據
傳統人臉識別演算法如PCA、LDA等在小規模數據中可以很容易進行訓練學習。但是對於海量數據，這些方法其訓練過程難以進行，甚至有可能崩潰。
大規模人臉識別
隨著人臉資料庫規模的增長，人臉演算法的性能將呈現下降。