【AI-1000问】人脸的4个方向,你还分的清楚吗?

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Face detection、alignment、verification、identification(recognization)

你能分的清楚吗?

人脸识别一直以来都是当前生物特征识别研究的热点之一,人脸识别技术在工业界应用价值尤为突出。如今随着互联网技术的发展,似乎每个人都知道人脸识别,或者说“刷脸”,但是究竟什么是人脸识别,你真的能区分的清楚吗?今天【AI-1000问】第五问,我们就聊聊人脸识别中的4大基本概念。

作者/编辑 汤兴旺


1、Face detection


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Face detection,人脸检测或者说人脸定位,其对图像中的人脸进行检测,并将结果用矩形框框出来。


2、Face alignment

Face alignment,人脸较准或者说人脸关键点检测。人脸关键点检测是人脸识别的重要环节,其是在人脸图像中检测出人脸器官或者外轮廓的位置,这些特征点位置主要是诸如鼻子左侧,鼻孔下侧,瞳孔位置,上嘴唇下侧等等位置,其为人脸识别等技术提供最重要的位置信息。人脸关键点的效率和准确率影响整个人脸识别系统的时效与准确性。

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上图中红色框框就是在做Face detection,白色点点就是在做Face alignment,你明白了吗?


3、Face verification


Face verification,人脸校验。其是基于pair matching的方式,所以它得到的答案是“是”或者“不是”。在具体操作的时候,给定一张测试图片,然后挨个进行pair matching,matching上了则说明测试图像与该张匹配上的人脸为同一个人的人脸。现在的大多数人脸人脸刷脸打卡系统中采用的(应该)是这种方法。

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4、Face identification(recognization)


Face identification(recognization),人脸识别。如下图所示的,它要回答的是“我是谁?”。

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相比于人脸校验采用的pair matching,它在识别阶段更多的是采用分类的手段。它实际上是对进行了前面两步即人脸检测、人脸校正后做的图像(人脸)分类。即人脸识别包括下面三个模块:

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思考

你现在对人脸识别有更加深度的理解了吗,你能区分这些基础概念了吗?

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<think>嗯,用户的是传统人工智能和通用人工智能的比较,我需要先理清楚这两个概念的区别。首先,传统AI应该是指现在常见的那些专用AI系统,比如图像识别、语音助手之类的,而通用人工智能(AGI)则是像人类一样能处理各种任务的智能。 接下来,我得确认两者的定义是否准确。传统AI通常是针对特定任务设计的,比如AlphaGo下围棋,或者推荐系统,这些系统在特定领域表现很好,但跨领域就不行了。而AGI的目标是具备广泛的学习和应用能力,能像人类一样适应新环境和新题。 然后需要比较它们的核心特点。传统AI可能在数据处理、模式识别方面很强,但缺乏灵活性和泛化能力。AGI则需要具备自主学习和推理的能力,可能需要更复杂的架构,比如更接近人类认知的模型。 应用场景方面,传统AI已经有很多实际应用,比如医疗诊断、自动驾驶,这些都是具体的任务。AGI如果实现的话,可能会在更广泛的领域发挥作用,比如全面的个人助理,或者解决复杂的科学题。 技术挑战方面,传统AI题可能在于数据依赖和可解释性,而AGI的挑战更大,比如如何实现意识、自我改进,还有伦理题,比如控制题和道德责任。 还要考虑当前的发展现状。传统AI技术已经很成熟,比如深度学习和神经网络的应用。而AGI目前还处于理论探索阶段,虽然有一些研究,比如OpenAI的GPT系列在向更通用的方向发展,但离真正的AGI还有距离。 可能需要举一些例子来说明两者的不同,比如Siri是传统AI,只能执行预设任务,而未来的AGI可能像科幻电影里的机器人,能处理各种未知任务。 另外,用户可能想知道为什么AGI还没实现,所以需要提到技术瓶颈,比如需要突破现有的算法框架,处理常识推理和情感理解等复杂题。 最后,总结两者的关系和未来发展趋势,说明AGI是AI领域的长期目标,而传统AI是现阶段的应用成果。</think>以下是传统人工智能(AI)与通用人工智能(AGI)的比较析: --- ### **1. 定义与目标** - **传统AI(狭义AI/Narrow AI)** 针对特定任务设计的系统,如语音识别、图像类或围棋程序(如AlphaGo)。其能力被严格限制在预设领域内,无法迁移到其他任务。 - **通用AI(AGI/Artificial General Intelligence)** 模仿人类认知能力的系统,具备跨领域学习、推理和解决题的能力,可自主适应新场景(如人类水平的全方位智能)。 --- ### **2. 核心特点对比** | **维度** | **传统AI** | **通用AI** | |----------------|--------------------------------|--------------------------------| | **任务范围** | 单一任务或有限任务组合 | 跨领域任务,开放式适应 | | **学习能力** | 依赖大量标注数据,迁移能力弱 | 小样本/零样本学习,知识迁移性强| | **推理能力** | 基于规则或统计模式,无逻辑链 | 因果推理、抽象思维、元认知 | | **自主性** | 被动执行指令 | 主动设定目标、规划路径 | | **应用案例** | Siri、人脸识别、推荐算法 | (尚未实现)理论设想如全能助手 | --- ### **3. 技术实现差异** - **传统AI** - **方法论**:监督学习、强化学习(特定环境) - **架构**:专用模型(如CNN用于图像,RNN用于序列) - **局限**:数据依赖性高,无法处理未知场景 - **通用AI** - **方法论**:需整合感知、记忆、推理、情感模拟等模块 - **架构**:可能融合神经符号系统、世界模型、元学习框架 - **挑战**:意识建模、常识库构建、自我改进机制 --- ### **4. 现状与瓶颈** - **传统AI**:已大规模商业化(如ChatGPT属于强Narrow AI),但存在“人工智障”现象(如无法理解上下文深层含义)。 - **通用AI**:尚无成功案例,需突破: - **认知架构**:如何模拟人类大脑的多层级信息处理 - **伦理安全**:价值观对齐、不可预测性风险 - **能量效率**:人脑功耗约20W,现有AI算力成本过高 --- ### **5. 哲学争议** - **传统AI支持者**:认为AGI是伪命题,智能本质是“任务性能优化堆砌”。 - **AGI倡导者**:强调“意识涌现”可能性,如深度学习先驱Geoffrey Hinton提出“胶囊网络”探索认知建模。 --- ### **总结** 传统AI是“工具型智能”,而通用AI追求“类人智能”。当前AI发展处于两者间的过渡期(如GPT-4展现部通用潜力但未达AGI)。未来突破可能依赖神经科学启发与量子计算等底层技术革新。
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