臉部識(shí)別技術(shù)在過(guò)去五年中發(fā)展迅速。德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校的研究人員試圖確定計(jì)算機(jī)在完成任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)如何與人們一樣好，他們也在闡明人腦對(duì)信息進(jìn)行分類的方式。

達(dá)拉斯的UT科學(xué)家分析了最新的面部識(shí)別算法梯隊(duì)的性能，揭示了這些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的程序令人驚訝的工作方式。他們的研究于11月12日在線發(fā)表在《自然機(jī)器智能》上，表明這些復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序(稱為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN))弄清楚了如何以不同于研究人員期望的方式識(shí)別人臉。

這項(xiàng)研究的資深作者Alice O'Toole博士說(shuō)：“在過(guò)去30年中，人們一直認(rèn)為基于計(jì)算機(jī)的視覺(jué)系統(tǒng)會(huì)擺脫所有特定于圖像的信息-角度，照明，表情等。行為與腦科學(xué)學(xué)院的Aage和MargaretaMøller教授。“相反，算法在保留身份信息的同時(shí)保留了這些信息，這是從根本上思考問(wèn)題的新方式。”

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，計(jì)算機(jī)分析大量數(shù)據(jù)以學(xué)習(xí)識(shí)別模式，其目標(biāo)是能夠以最少的人工投入做出決策。O'Toole表示，自2014年以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)在面部識(shí)別方面取得的進(jìn)步“改變了一切”。

O'Toole說(shuō)：“阻礙計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)30年前的從未實(shí)現(xiàn)過(guò)的事情不僅變得可行，而且變得非常容易。” “問(wèn)題是沒(méi)有人了解它是如何工作的。”

上一代算法可以有效地識(shí)別與他們已經(jīng)知道的圖像相比僅有微小變化的面部。但是，當(dāng)前的技術(shù)足夠了解身份，可以克服表情，視點(diǎn)或外觀的變化，例如摘下眼鏡。

O'Toole說(shuō)：“這些新算法的運(yùn)行方式更像您和我。” “部分