最新测试发现电脑在面部识别方面的能力优于人类

　　自从2002年以来，对于个人面部识别算法的机器识别精确度已经提高了10倍，如果与1995年相比则提高了100倍，现在最优的面部识别算法在精确度上已经完全胜过了人类自身在这方面的能力。

上层三维图像只显示了与人面部形状有关的信息，下层图像则显示面部表层的纹理。

网易科技讯 6月4日消息 对于那些研究人脸识别技术的科学家和工程师来说，最新发布的“面部识别大挑战（Face Recognition Grand Challenge）”的研究结果显然说明了电脑比人类更强。具体地说，最近刚刚完成的研究包括“面部识别厂商试验2006（Face Recognition Vendor Test 2006）”和“Iris挑战评估2006（Iris Challenge Evaluation 2006）”。这些研究是由美国国家标准与技术学会（the National Institute of Standards and Technology）发起的，研究表明自从2002年以来，对于个人面部识别算法的机器识别精确度已经提高了10倍，如果与1995年相比则提高了100倍，现在最优的面部识别算法在精确度上已经完全胜过了人类自身在这方面的能力。 总的来说，面部识别技术正以日新月异的速度向前发展。

国家标准与技术协会测试项目经理、研究报告的领衔作者乔纳森菲利浦斯说，面部识别大挑战的既定目标是改善面部识别技术性能的数量级。菲利浦斯相信通过不断提高高分辨率静止图像和三维面部识别算法可以将误差减少到很低的水平。菲利浦斯说：“对于FRVT 2006和 ICE 2006来说，高分辨率面部图像、三维面部扫描和iris图像都是来自同一批人。FRVT 2006首次在基于同一批三维面部扫描的条件下对六种三维算法的性能进行了测试评估。ICE 2006则在基于同一批iris图像的条件下对十种算法的性能进行了测试评估。三维面部识别技术已经在最近几年发展起来，因为面部识别的三维感应器最近已经研制成功。三维面部识别技术可以直接捕获面部形状的信息数据。”除了其他优点之外，三维面部识别技术可以通过人面部表层的特征来识别个体的人，比如利用眼窝、鼻子和下巴的曲线特征等，因为这些部位的肌肉和骨骼特征最为明显，而且不会随着时间而改变。菲利浦斯说：“照明的变化可能会对根据静止图像来进行面部识别的性能造成不利影响。 但是面部的形状不会随着照明情况的变化而变化。”因此，三维面部识别技术甚至可以用于近乎黑暗的条件下。

据匹兹堡卡内美隆机器人学会（Carnegie Mellon Robotics Institute）的研究员拉尔夫格罗斯说，三维面部识别技术还可以用于识别处于不同视角情况下的对象。换句话说，从面部侧面也可以识别。格罗斯说：“面部识别技术在用于正面脸部识别以及左右倾斜20度的情况下都应用得很好，但是一旦转到人脸的侧面，问题就比较多了。”格罗斯称，面部识别软件在侧面识别方面遇到的困难已经比较大，但是更麻烦的是，几乎没有人关注这个问题。面部识别技术的主要应用领域一直集中在身份证和面部扫描器等方面，在那些情