百度人脸识别搜索是怎么实现的

如题所述

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。
  而影响算法效果的因素还可能包括预处理、特征选择、特征点定位精度、分类器设计和后处理乃至各种方式的融合、阈值选择等各个方面。
  一张图片中,人脸至少有40×40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。
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