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百度机器海选机器如何认出姐妹花

发布时间:2019-05-14 21:55:10 编辑:笔名

娱乐界往往是新技术的尝鲜者,因新技术引入促成重要事件的不乏先例,以卡梅隆在电影中大量采用3D技术为典型。在今后一段时期,机器海选可能会成为文娱界会特别关注的技术方案。

4月1日,由百度发起的机器海选活动迅速蹿红。用机器代替评委,以算法决定评判标准,用拍照就能参与,这类新玩法吸引了众多友关注。一天以内,APP下载使用量近2万次,微活动相干话题到达了7万多条。

演员贾玲(左)原来相似歌手李宇春

对友们来讲,APP客户端本身是个娱乐软件,上传照片就能测出与自己与明星相似的程度,但这仅仅是表象。如果判断无误的话,背后其实是百度为海量视觉搜索系统做的一次beta测试,人脸不过是切入点之一(百度开发的全球全人脸识别产品于去年底上线,今年百度APP iOS版推出狗、图书、海报等细分图象搜索)。究其技术本身而言,这是百度在人脸辨认技术和海量数据分析处理的一次合练。

对人类来讲,由于大脑的精密性,认识一张图片并不难。而对机器来说,要先从图片中识别出是否有人脸,再确定出人脸的特征到底是怎样的?后面还要与海量的人脸图片相对比。其技术难度超过大多数人的想象。为何百度的识人技术能做到准确呢?背后到底是哪些技术做支撑呢?不妨把我们自己的行动和机器行为做个对比。

先来说说人脸识别,要将真实世界的图像转化为机器能识别处理的数据,必须要见多识广,以海量数据学习做支撑,起步工作是将几千万人脸数据让机器学习出来,识别人的特质,把物理世界的脸变成机器可以理解的脸,之前有指纹库、DNA库,现在相当于也有了人脸库。作为搜索引擎公司,百度能够索引互联上数以百亿计的图片资源,而且业务本身就决定了它要具有海量数据的高性能处理平台,这样的优势是学术界经常使用几千个研究样本难以比拟的。

为何人能看出两张人脸的差异和相似处呢?因为每张人脸都是有特征的,有些人类可以快速看出来,比如肤色、纹理、轮廓、五官距离、几何造型等等。还有一些认识的层次更深一些,观察力不强的人很难快速说出来,比如颧骨高低、鼻子挺拔程度等等。我们现在的要求是,机器必须能像人一样认识这些特征,这样才能从不同照片中准确认出一个人。

从方法上说,百度的人脸辨认其实是将人脸快速用几万个维度表示出来,同时要克服光照、姿态、表情、角度等有可能影响提取特征的环境因素,把人脸改造成一张机器参数表示的面孔,再通过开发的极其精密的算法将维度缩减为一定数量的特征。这个进程很类似于大脑的思考,甄选出的信息来。方法实现的核心在于算法,这是百度视觉技术的核心,投入优势资源打造的重武器。而依靠搜索技术长期建立的大数据处理能力,机器算法可以在很短时间内并行分析处理完成。

值得期待的是,机器学习领域的前沿技术深度学习已被应用于视觉和语音等多媒体技术中,系统会通过神经络的方法,不停自动学习特征和组合,它能让系统辨识发生飞跃,未来前景是让机器像正常人一样学习,拥有人脑的分析能力,智能分辨图片中的每个物体。

今年年初,百度对外宣布成立百度研究院,早期就重点聚焦于深度学习技术,这说明百度其实已从前期投入中尝到了甜头,并深信继续加大的技术投入将给百度的基础核心技术带来回报。种种迹象表明,机器大脑时代渐近了!

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