作者:
b3535945 (永和金城武)
2020-07-11 21:50:02※ 引述《LSLLtu (如雨隨行)》之銘言:
: ※ 引述 《b3535945 (永和金城武)》 之銘言:
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: : 為什麼「兩眼間距」跟「鼻樑長度」在AI演算法中會佔這麼大的比例呢?
: :
: : 因為這2個因子擁有與眾不同的特性:
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: : 1. 幾乎不會因為臉部肌肉的牽動而改變
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: : 2. 不會因為拍照角度而改變
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: : 3. 不會因為化妝效果而改變
: :
: : 4. 幾乎不會隨年紀增長而改變
: :
: : 5. 對AI來說很好計算,且不容易出錯 (跟神韻什麼的比起來)
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: : 首先第一位嘉賓,有請坎城影帝兼鄉民男神的梁朝偉出場~
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: : https://imgur.com/rmuqGVd
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: : 我們試著用物理濾鏡 (誤),把他嘴唇加厚!耳朵拉長!讓他變成另外一個人!
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: : https://imgur.com/NJK70Er
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: : 恩...不要說另外一個人了,這根本就是另外一種生物了吧!
: :
: : 但是讓我們來看看AI怎麼說:
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: : https://imgur.com/d4aBqiB
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: : AI:我覺得他們是同一個人 ^^
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: : 雖然嘴唇讓整體評分下降了不少,但因為上半部實在是太像了,
: :
: : 所以信心指數還是高達0.7!Amazing!
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: : 好,看到這邊可能還是有鄉民不信邪,
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: : 覺得這2張照片相似點還是很多,換成人類也能辨識的出來啊!
: :
: : 所以我們再請到第二位嘉賓--基隆市長林右昌!!
: :
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: : 讓我們先來看看他年輕時的樣子:
: :
: : https://imgur.com/a5pKsB3
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: : 接著讓我們看看歲月在他身上造成了什麼樣的影響:
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: : https://imgur.com/Son1ppK
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: : ( ′ ω ` )
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: : 哪個鄉民敢說這2張照片是同一個人的?看我不打死他。
: :
: : 但,讓我們來看看AI怎麼說。
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: : https://imgur.com/ZXUsCSp
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: : AI:矮東Care! 他們就是同一個人!
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: : XDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD
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: : 不過畢竟2張照片差了20來年,即使強如AI也還是覺得混亂,信心指數只有0.5。
: :
: : 換成其他照片時,有時也會出現辨識成不同人的結果。
: :
: : 不過整體來說的相似程度還是有0.3以上,遠遠超過了えなこ跟黃國昌的0.1。
: :
: : 可見AI與人類的基準真的很不一樣。
: :
: :
: :
: 這篇被國昌老師看到啦
: 老師還在FB發了一篇文回應
: https://www.facebook.com/100006515863399/posts/2889654941261673/
: 剛剛有朋友丟這個給我。
: 嗯,看完覺得很有道理。
: 但,最重要的是:別再把我與えなこ弄混了啦!
: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1594357968.A.AA0.html
: 可是老師,大家絕對不會善罷甘休的XD
乾 居然被國昌老師TAG了
人生成就+1 XDDDDD
好啦,因為昨天那篇是我午休時間偷偷PO的,所以有些地方沒有敘述詳盡,
趁周末放假有空多請幾組模特兒來驗證前一篇的內容。
為了符合板旨與文章的趣味性,我會盡量採用ACG有關的人物~
首先說明實務上常用的信賴指數閾值 (threshold),讓大家能迅速理解實驗數據的意義:
0.3 えな國
0.5 50%的信賴程度。微軟預設閾值,超過0.5即視為同一個人
0.7 實務上最常見的閾值
沒有血緣關係的人幾乎不可能達到這個數值,除非靠特殊化妝
0.9 機房、海關等要求比較嚴格的地方會調高到這個數值
第一組
測試項目:鼻子
受試者: 佛地魔 VS 佛地魔演員
說明: 講到鼻子,最有名的ACG人物非他莫屬了 XD
在昨天的測試中,即使五官中的嘴唇和耳朵被扭曲,
電腦仍然能夠精確地判斷梁朝偉與歐陽鋒是同一個人。
今天讓我們來看看,鼻子對於電腦的影響又會有多大呢?
實驗結果:https://imgur.com/QAavxit.jpg
電腦:沒鼻子,我覺得不行。
佛地魔:乾
XD
第二組
測試項目:眼距
受試者: 尼克福瑞 VS 山繆傑克森
說明: ACG人物中最有名的獨眼龍之一
實驗結果:https://i.imgur.com/sov9N7S.jpg
電腦拒絕作答 XDDDDDDDDDDDD
即使其他特徵點幾乎一致,電腦也無法判斷這2張照片是不是同一個人。
可見「眼距」這項指標在演算法佔的權重有多高。
第三組
測試項目:眉毛、女裝
受試者: Harris Glenn Milstead
說明: 這位大家可能比較不熟悉,跟大家說明一下。
他是美國70年代的知名變裝演員,也是電影小美人魚中反派烏蘇拉的原型。
https://assets.juksy.com/files/articles/84480/800x_100_w-5be50eb22e651.jpg
實驗結果:https://imgur.com/U9VAoJB.jpg
電腦:化妝什麼的,難不倒我喔 >.^*
雖然眉毛、皺紋、嘴唇上的差異確實對辨識精確度造成了一點影響,
不過關鍵的眼距和鼻梁沒有動到,所以信賴度還是有達到0.7。
第4組
測試項目:鬍子、臉型
受試者: 美國隊長 VS 克里斯伊凡
說明: 為什麼挑這一位應該不用說明吧 XD
雖然不是五官之一,但是對某些人來說,
鬍子佔人臉的比例可能比所有五官加起來還高,
而且還會把人類判斷基準之一的臉型完全遮蓋住。
現在讓我們來看看鬍子對人臉辨識的演算法有什麼影響。
實驗結果:https://i.imgur.com/n70bZTp.jpg
電腦:Piece of Cake!
這照片你要說是替身演員我也完全相信,但電腦就是認得出來,信賴指數高達0.8!
所以阿,眼距、鼻樑這2個特徵還有一個優點我昨天忘了講,
就是它們幾乎不會受到鬍子、髮型這些外在因子干擾,是非常優秀的指標。
不過這裡還是要提醒大家,雖然影響不大,但是對於要求比較嚴格的場所,
人臉辨識的信賴指數閾值通常會設到0.9,所以想使用自動通關的鄉民們,
出國回國當天還是要乖乖刮鬍子,妝也不能畫太濃喔 ^^
第五組
測試項目:面罩
受試者: 美國隊長
說明: 好玩
實驗結果:https://i.imgur.com/LrpWC0K.jpg
嘛,重要特徵點都被遮住了,電腦辨識不出來也是摸基隆的事。
第六組
測試項目:黏土人
受試者: 還是美國隊長
說明: 單純懶得找圖
實驗結果:https://i.imgur.com/fzub0u0.jpg
【電腦認證】漫威公仔幾可亂真 相似度近8成
所以前一篇有推文問特殊化妝能否騙過電腦,答案是可以的喔!
第七組
測試項目:眼鏡
受試者: 超人
說明: ACG中有眼鏡ver.的角色我只知道超人跟傷痛之赤。
雖然前面說眼距跟鼻樑不容易受外在因子影響,不過還是有個大魔王眼鏡在。
好險跟鬍子和髮型比起來,眼鏡的干擾還算比較輕微的,
許多人臉辨識模型都有一套演算法去降低眼鏡的影響。
讓我們來看看Microsoft的表現如何。
實驗結果:https://i.imgur.com/tY5DzHe.jpg
超強!眼鏡對電腦的干擾如同不存在一樣。
第八組
測試項目:2D寫實風格繪圖
受試者: 織田信長 VS 曹操
說明: 既然在西洽板發文,沒有西洽點怎麼可以呢?
實驗結果:https://i.imgur.com/h5s1Evq.jpg
XDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD
以後不要再說什麼織田信長長得像曹操了,
電腦告訴我們光榮根本就是用同一張圖下去改的!超懶!
同場加映第九組
測試項目:眼距
受試者: 夏侯惇
說明: 好玩
實驗結果:https://i.imgur.com/TqZ0Gwc.jpg
電腦:就跟你說眼罩我不行了!就算同一張圖也一樣!我拒絕作答!
我覺得電腦應該很想揍我 XD
同場加映第十組
測試項目:雙胞胎
受試者: 郭彥甫 VS 郭彥均
說明: 想不到ACG角色,只能拿藝人湊合。
實驗結果:https://i.imgur.com/2oNyvZU.jpg
分數高的嚇死人,哥哥拿弟弟護照出國完全沒問題。
畢竟是同一個模子出來的,分數高很合理。
結論~
要怎麼得到女孩子的芳心我不知道,
不過要騙過人臉辨識系統,一定要靠眼距跟鼻樑!
作者:
chewie (北極熊)
2020-07-11 21:52:00推 有趣
作者:
maki520 (makiwanf)
2020-07-11 21:52:00曹操跟信長真的笑死
作者:
Y1999 (秋雨)
2020-07-11 21:52:00信長那組XDDDDDDDDDDDDD
作者:
LAODIE (老爹)
2020-07-11 21:55:00光榮笑死
作者:
bnn (前途無亮回頭是暗)
2020-07-11 21:56:00光榮笑死XD
作者: fuyuo7963 (冬桜さん大勝利) 2020-07-11 21:58:00
88 橙子在敲門了
作者:
Zerogos (千雪)
2020-07-11 21:59:00曹操和信長害我大爆笑XD
作者: nick84081212 (無關霜月) 2020-07-11 21:59:00
曹操跟信長是怎樣啦
作者:
mkcg5825 (比叡我老婆)
2020-07-11 22:00:00光榮偷懶XD
作者:
tkigood (提谷德)
2020-07-11 22:03:00我想要看但丁跟維吉爾 這兩個到底是真雙胞胎還是假雙胞胎DMCV 還有DmC的
作者:
Mchord (Mchord)
2020-07-11 22:04:00那個是偵測不到人臉不是拒絕辨識…
作者:
tomalex (托馬列克斯)
2020-07-11 22:06:00(′・ω・‵) 果然織田信長就是曹操的後代(X
作者:
arcanite (不問歲月任風歌)
2020-07-11 22:07:00照這邏輯阿蝙跟老爺電腦應該認不出來要騙過電腦首先靠獨眼龍
作者:
jojojen (JJJ)
2020-07-11 22:09:00支援一下夜神月跟伊角好嗎
作者:
zsp7009 (我是開朗米基羅)
2020-07-11 22:09:00你拿自己跟金城武比對一下
作者:
Kenqr (function(){})()
2020-07-11 22:09:00光榮偷懶XD
作者:
micotosai (日本語が半人前の俺様)
2020-07-11 22:10:00沒有陳冠c跟張柏支小兒子對照圖嗎?
作者:
dnek (哪啊哪啊的合氣道)
2020-07-11 22:12:00謝實驗,真是專業又好笑XDD
作者: koty6069 (問號問號) 2020-07-11 22:13:00
光榮偷懶
作者:
avans (阿緯)
2020-07-11 22:18:00推 實驗對照www
作者:
staristic (ANSI lover)
2020-07-11 22:19:00曹操那個XDDDDD
作者: piba228 2020-07-11 22:21:00
操
作者:
zseineo (Zany)
2020-07-11 22:27:00推XD
作者:
ryohgi (瘋狂阿行)
2020-07-11 22:29:00光榮你他媽偷懶被抓到
作者:
NukAnah (『 』)
2020-07-11 22:30:00光榮再躲R
作者:
OyAlbert (蛋黃溫)
2020-07-11 22:34:00現在還有誰不信信長是曹操轉生的?
作者:
sopdet (進化素材)
2020-07-11 22:37:00光榮XDDDD
作者:
LeafLu (小葉)
2020-07-11 22:46:00XD
作者:
spfy (spfy)
2020-07-11 22:49:00其實這個很專業欸 不是表面上這麼好笑而已.... 信長你看看你
作者:
medama ( )
2020-07-11 22:53:00新田惠海表示:
作者: nutted (illusion) 2020-07-11 23:00:00
有夠專業
作者: qkenny 2020-07-11 23:01:00
XDDdDd 信長
作者:
ttyycc (小捲)
2020-07-11 23:02:00光榮躺槍XDDDDDDDDDDD
作者:
jileen (發瘋的說書人)
2020-07-11 23:10:00可以用屈中恆、宋少清和豆智孔..欸豆導本名是啥
作者:
at90027 (蜻蜓)
2020-07-11 23:17:00騙說偵測不到XDDD
作者:
a152508 (a十五二十五零八)
2020-07-11 23:20:00新田惠海 屈中恆 還有很多可以玩啦
作者: cj98654d (searle) 2020-07-11 23:21:00
光榮出來解釋喔
作者:
girafa (想去馬德里的長頸鹿)
2020-07-11 23:34:00右昌根本金成武
作者: rutp6j35566 2020-07-11 23:35:00
笑死 光榮
作者: impuppy 2020-07-11 23:35:00
來個白龍和塔矢亮
作者: TOHNOAKIHA (ξξξξξξξξξξξ) 2020-07-11 23:42:00
聽說世上會有3個人長得一模一樣
作者: ayenyayaya (ayenya) 2020-07-11 23:51:00
用有度數的眼鏡測看看? 眼睛會變小
作者: notneme159 2020-07-11 23:51:00
這篇實用
作者: z45678915 2020-07-11 23:52:00
真好玩
作者:
EZ78 (EZ78)
2020-07-12 00:47:00還敢偷懶啊光榮笑死
作者:
y12544 (禾子可可)
2020-07-12 01:08:00曹操跟信長笑死
作者: AxAy 2020-07-12 01:36:00
光榮果然XD
作者:
zChika (滋琪卡)
2020-07-12 02:55:00這一篇文章值 1000 Ptt幣 wwwww
作者:
worshipA (我有兩個暱稱格) (你有嗎)
2020-07-12 03:49:00信長跟曹操XDDDDD
作者: aqthk 2020-07-12 06:18:00
光榮踹共拉
作者: LucasChen (sleep) 2020-07-12 08:27:00
專業 XD
作者: a96316 (黎明的天空) 2020-07-12 09:16:00
Saber應該也...