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百度人脸识别搜索是怎么实现的?_IT新闻_博客园

时间:2018-11-15 17:54来源:未知 作者:admin 点击:
如果用户给出一张图片,百度识图会判断里面是否出现人脸,如果有,百度识图在相似图片搜索之外,同时会全网寻找出现过的类似人像。对于搜索引擎而言,寻找图片之间的内在联系,与常见的关键词搜索并没有本质区别都是通过关键特征的比对,按照一定的逻辑规则完成匹配。然而不同之处也是显而易见的,以图片为输入发起的搜索,存在多种搜索含义的可能。比方,一张图片可能既包括风景又包括人,用户想要寻找的是类似风景、类似布局结构的图片还是类似的人?谷歌以图搜图功能,甚至可以根据一张图片猜出拍摄地,但并不会尝试对图片中的人物精确匹配。多数搜索引擎都会如此。与之前的区别在于,如果用户给出一张图片,百度识图会判断里面是否出现人脸,如果有,百度识图在相似图片搜索之外,同时会全网寻找出现过的类似人像。新增加的技术简而言之,首先是人脸检测并提取出特征表达,随后再据此进行数据库对比,最后按照相似度排序返回结果。其实,人脸检测并不是新技术,相关研究已有三十年历史,然而直到去年底,百度才决定推动这一技术付诸实施。百度还希望借助这一途径,挖掘图片之间的联系,进而激发二次浏览。然而要把想法变为现实,百度至少要解决两个问题:一是算法,二是数据。算法方面。同样是基于图片进行搜索,人脸识别和以图搜图并不一样。百度资深工程师陶吉告诉创事记,百度人脸识别首先并不关注完整的图像结构,其次颜色也没有任何意义。最主要的特征表达来自于脸部纹理,并进行一些再加工。具体算法作为商业机密,难以对外界披露。不过资料显示,目前人脸识别算法中 LBP 是比较流行的一种特征提取方式,即通过像素周边 8 个临近像素的灰度值和中心灰度值比较,得到一个八位编码,然后再根据编码的直方图进行分类。一张图片中,人脸至少有 4040 像素(约一个指甲盖大小),才会被当作有效的识别对象。如果一张图片中多个人像,目前百度的解决办法是仅识别尺寸最大的那个,未来百度将提供焦点选择功能,用户可以通过选点确定搜索对象。数据方面。算法的改善如果算是充分条件,数据的处理则是必要条件。从机器搜索的角度看,光照、姿态、表情、角度等因素,均是影响巨大的因素,所谓笑和不笑,都是不同。所以用来训练的数据量越大,变化的包容性就越好。人脸识别搜索实际使用时,同一张人脸积累的数据越多,越能在匹配对比时提供更好的支持。为此百度需要把全网近百亿规模的图片抽取出来,然后把没有人脸的数据去掉,再海量扫描一遍,建立起尽量高效的索引。这还涉及准确率、召回率等概念。假设数据库里有一百张刘德华的图片,用刘德华的头像发起搜索,前 50 张结果中 40 张是真正的刘德华,那么前 50 张的召回率就是 40%,准确率是 80%。同样假如数据库中只有两张路人甲的图片,当用路人甲的头像发起搜索,前 50 张可能只有 1 张真正的路人甲,那么前 50 张的召回率是 50%,准确率是2%。由于名人在网上的照片较多,能被用户感知到的准确率要比普通人高很多,而召回率是用户感知不到的。据透露,人脸识别搜索技术会在百度云相册内部进一步结合,帮助用户在图片之间建立联系,而且未来不排除开放 API 的可能。还是在百度年会上,谈及近期遇到的挑战,李彦宏称百度不会忽视渠道的价值,但技术才是未来产业的关键。相信技术的力量,未来就在我们手里,李彦宏发出这样的号召。显然,百度的变奏已是必然要上演。 (责任编辑:admin)
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