坦白说，从琐事问答到教学，计算机正在做着我们曾经认为只有人类才能做的事情——而且做得更好。现在，面部识别，一项人类曾经擅长的技能，迎来了新的冠军。计算机科学家开发了一种面部识别算法，这是首次在性能上超越人类自身能力。面部识别系统在比较两张图像以确定是否为同一人方面，已经比人类做得更好，但前提是光照、姿势和表情等变量受到控制。当情况变得复杂时，人类仍然能以超过 97% 的准确率正确识别面孔；在此之前，没有其他算法能达到这个水平。然而，科学家们的新算法，名为 GaussianFace，以 98.52% 的准确率完成了这项壮举。
训练冠军
这个新算法将它“看到”的每个面部压缩成一个小图像，以使眼睛、鼻子和嘴角的定位保持一致。然后，它将图像进一步划分为小的、重叠的方块，并对每个方块的独特特征进行数学建模，从而可以比较两张图像。科学家们通过将该算法应用于四个大型的面部图像数据集来训练它，使其能够识别正确的面部特征。训练完成后，就到了关键时刻：Labeled Faces in the Wild (LFW)。
LFW 是一个包含 13,000 张面部图像的数据集，被认为是面部识别算法的试金石。它挑战程序判断成对的图片是否为同一个人或不同的人。然而，每张照片都会改变角度、光照、妆容和表情，以真正测试算法的熟练程度。GaussianFace 算法从测试中脱颖而出，超越了人类在 LFW 上的平均 97.35% 的表现。该算法未来可能被用于众多应用，包括安全、图像检索以及计算机和移动设备的生物识别凭证。科学家们本月早些时候在 在线期刊arXiv 上发表了他们的研究成果。
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图片来源：Dean Drobot/Shutterstock
