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最强大脑第二季解密（17）：打造人脸快速识别的能力——方然
来自香港的16岁的何思慧，抛开照片模型，挑战人脸识别极限爸妈去哪儿（看孩子找父母）。30个宝宝、30对父母打乱随机排列，选手顺利的完成挑战。《最强大脑》的舞台又多了一位人脸辨识高手，大家不禁感叹，选手究竟是如何做到的呢？
12:50:25 上传
人脸识别能力在大脑哪个区域？
挑战者第一次通过婴儿的长相，找到婴儿的父母；第二轮是Dr.魏的加试，即通过父母，找到他们的宝宝。何思慧强大的人脸识别能力，对应的大脑区域在哪里呢？
12:50:25 上传
12:50:27 上传
大脑分四个区：枕叶、额叶、顶叶和颞叶。在下图中，人脸识别都能力在绿色圈出红色箭头指向的枕叶区，这个区主要负责视觉感受和图像欣赏的功能域。通过大脑扫描显示：人的颞叶和枕骨脑叶两个区域就主要负责面部识别。
12:50:27 上传
人脸识别哪家强？
《最强大脑》第一季，人脸合成挑战，有李玉娟和杨冠新，照片50％和50％合成的，由合成脸找到分别对应的脸；而《最强大脑》第二季，何思慧的挑战的“合成脸”是婴儿，比例不均等，婴儿的特征也没有成人那么明显。所以说呢，不考虑数量，来对比难度等级，何思慧的挑战难度更高一筹。
12:50:26 上传
人脸识别的意义在哪里？
高晓松认为“现在的智能化、人脸识别技术非常发达”，选手的能力“生不逢时”；Dr.魏则认为“对于类似寻人、宝贝回家的网站”有很大的帮助，在评分时候也指出，人作为一种社交动物，失去了辨别人的能力，就不能称之为社交动物了。美国的科学家做过一项统计，有超过600万的美国人，有人脸识别的困难。
12:50:26 上传
陌生的“脸书”：我看见你，但我不认识你！
&&唐代诗人贺之章《回乡偶书》里写到：儿童相见不相识，笑问客从何处来。诗人笔下的不相识，是因为时间，使印象中的伙伴面孔发生变化。现实生活中，有没有发现这样的情况：我看见你，但我不认识你，医学上称之为“脸盲症”。他们无法记住别人的长相，甚至镜中的自己模样。
12:50:28 上传
在大脑中扫描发现，大脑中的颞叶与枕叶域有损伤。“脸盲症”感知差，但是记忆力不差，他们能够记住名字、电话号码，甚至读过的书籍。
人脸识别中的变与不变
挑战者说从幼稚园的时候，发现自己有辨识人脸的能力。在节目中，选手展示的能力，有没有哪些方法，供大家参考呢？当然有，即使是刚出生的宝宝，有一些特征，是相对显性的。我总结了3大显性特征：
12:50:30 上传
特征一 肤色
孩子皮肤的颜色， 遵循父母“中和”色的自然法则。比如，父母皮肤较黑，绝不会有白嫩肌肤的子女；若一方白、一方黑，那么，在胚胎时“平均”后大部分会给子女一个不白不黑的“中性”肤色，但也有更偏向一方的情况发生。
特征二&&下颚
下颚是不容“商量”的显现遗传特征，“像”得让你无可奈何。比如即使父母任何一方有突出的大下巴，子女们常毫无例外地长着酷似的下巴，“像”得有些离奇。
特征三 双眼皮
也属“绝对”性遗传 有趣的是，父亲的双眼皮，大多数会留给子女们，哪怕有些孩子出生时是单眼皮，到长大后又“补”上像他父亲那样的双眼皮。
人脸在后天变化大吗？
网上有这样的一个帖子，30岁以前的相貌是父母给的，30岁以后是自己给的。前者是遗传的角度，后者是环境和人的交互的影响。人脸在后天的变化大吗？人类大脑体积是原始祖先的3倍。大脑体积增大，我们的头部也不断变大，头骨继续增大，导致面部特征越发扁平。2万年、6万年，人类的头部和面部特征将发生怎样的变化呢？下图为艾伦-科万博士绘制了一系列图像，依次为现在到未来2万年、6万年人类面部特征的变化：
12:50:29 上传
现在的男性与女性面部特征
12:50:29 上传
2万年后的男性与女性面部特征
12:50:30 上传
6万年后的男性与女性面部特征
脑补：人脸的记忆识别
如何在短时间内，记忆陌生的脸孔，这里，我也简单总结了三个简单的方法。
方法一：抓取面部特征
12:50:31 上传
像人脸识别的方法类似，重点关注人脸上的几个点：皮肤、眼睛、鼻子、嘴巴耳朵，鼻子两侧，下颚等等。比如成龙的鼻子、李咏的下巴、Rain的眼睛、马三立的耳朵，都是比较明显的面部特征。
方法二：面部特征细节比对
12:50:29 上传
当在相似的脸孔中，进行区分，首先将相似的脸孔进行对比。对双胞胎的细节对比。因为是照片，大家有没有发现，双胞胎的轮廓有些差异，其它的细节，大家再找找看看。
方法三 脸型与轮廓
12:50:28 上传
亚洲人脸型的特点，一般可以分为八种类型，分别为：杏仁形脸型、卵圆形脸型、圆形脸型、长圆形脸型、方形脸型、长方形脸型、菱形脸型、三角形脸型。中国人根据脸型和汉字的相似之处的一种分类方法，记忆八个字：国目田由 申甲用风。
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最强大脑人脸识别科普贴
男孩像妈妈，女孩像爸爸，这种说法有科学依据吗?
在生活中，这个说法较为普遍，也为大多数父母所认可，即孩子长得与父母中异性的一方更像。其实从眼睛、鼻子、嘴等面部特征到体形特征，孩子是同时从父母那里继承各种身体要素的遗传因子。由于从妈妈或爸爸那里所获得的遗传因子的影响力是相同的，所以异性一方影响力更大的说法是不科学的。
12:50:28 上传
不像爸妈，我是他们亲生的吗？
孩子长得不像爸爸，也不像妈妈，不等于说孩子不是亲生的。人的相貌、身高、性格和智力这类特征的遗传除受多个基因控制外，还受到非遗传的环境因素的影响。
12:50:27 上传
是什么决定孩子的长相？
宝宝刚出生，亲朋好友，少不了对宝宝长得像爸爸或者妈妈评点一番，是什么决定了孩子的长相呢？
它们的名字叫做染色体与基因。打个比方，以夫妻在银行的存款为例子，染色体类似于存款的总金额，每人各占50%，基因类似于存款的密码。
12:50:30 上传
同一种生物，染色体的数目及形状是不变的，于是才有了子女像父母的遗传现象。胎儿的46条染色体中，有23条来自父亲，另外23条来自母亲，也就是说，胎儿既携带了父亲的遗传信息，又携带有母亲的遗传信息。这些遗传信息共同控制着胎儿的特征。
基因是贮存遗传信息的地方，一个基因往往携带着祖辈的一种或几种遗传信息，同时又决定着后代的一种或几种性状和特征。因此，正是它把握着遗传的“生杀大权”。 　　
有很多人问我，你写最强大脑解密，费力不讨好，到底为了什么？
很简单，为了让喜欢这个节目的伙伴们，更好的从科学的角度，客观理性的来探讨分析，力求真实的解读最强大脑。最强大脑选手的训练的步骤、方法的解读，脑补的方案，让更多对大脑提升的学习者看到希望：最强大脑是可以通过后天努力练成的！就像Dr.魏所说，最强大脑都是天赋加练！
12:50:31 上传
最强大脑不是魔术，是科学！百家争鸣，欢迎拍砖，一起拍出真理！只有更多的参与者，最强大脑的精神才能真正的得到传播，最强大脑的科学才能真正的流行起来！
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DevStore小编强烈推荐：人脸识别那些必看的文章
DevStore编辑 夏萌
摘要：技术，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，主要包括人脸检测、人脸跟踪、人脸对比三部分。
人脸检测、追踪
其目的主要是在图像或视频中找到各个人脸所在的位置和大小，但是对于追踪而言，还需要确定帧间不同人脸的对应关系。
推荐文章1：（）
Robust Real-time Object Detection.&Paul Viola,&Michael Jones. IJCV 2004.
该篇文章是Viola发表的一系列文章中引用率最高的一篇，该文章使人脸检测真正变得实际可用。
推荐文章2：（）
Fast rotation invariant multi-view face detection based on real Adaboost.&Bo Wu,Haizhou Ai,&Chang Huang,&Shihong Lao. AFGR 2004.
该文章第一次将real adaboost应用于物体检测，并且提出了一个比较成熟实用的多姿态人脸检测框架，其提到的nest结构对cascade结构的改进也有不错的效果。
推荐文章3：（）
Tracking in Low Frame Rate Video: A Cascade Particle Filter with Discriminative Observers of Different Life Spans.&Yuan Li,&Haizhou Ai,&Yamashita T.,&Shihong Lao. CVPR 2007.
这篇文章很好的将人脸检测模型和跟踪、离线模型和在线模型进行了很好的结合，且获得了CVPR 2007 Best Student Paper，是中国大陆学生第一次获此殊荣的代表之作。
人脸特征点定位
目的是在人脸检测、追踪获取人脸区域的基础上，进一步确定人脸特征点（眼睛、嘴巴中心点、嘴巴轮廓特征点、器官轮廓特征点）的位置。其基本思路主要是将人脸局部器官的纹理特征和器官特征点之间的位置约束进行整合处理。
推荐文章4：（）
Active Shape Models-Their Training and Application. T. F. COOTES, C. J. TAYLOR, D. H. COOPER, AND J. GRAHA. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 1995.
比较早期的人脸特征点定位，主要集中在定位眼球中心点和嘴巴中心点等两三个关键点上，但是后来引入了更多的点，且加入了相互约束，提高了定位的精度和稳定性。该文章是数十个脸部特征点和纹理和位置关系约束一起考虑进行计算的模型，堪称经典。
推荐文章5：（）
Boosted Regression Active Shape Models. David Cristinacce and Tim Cootes. BMVC, 2007.
虽然ASM改进的文章比较多，但值得一提的是AMM模型，除此之外的另一个重要思路便是改进原文章基于边缘纹理的模型。这篇文章所给出的基于回归方式表示纹理模型的方式比基于分类表观模型的方法更好。
推荐文章6：（）
Face Alignment by Explicit Shape Regression. Xudong Cao, Yichen Wei, Fang Wen, Jian Sun. CVPR 2012.
该文章是ASM改进的另一个方向，是对形状模型本身的改进。是基于训练样本的线性组合来约束形状的，其在alignment的效果上是目前看到最好的。
根据人脸特征点的位置，对人脸进行几何校正并割取人脸区域之后，获得最具鉴别能力的特征过程。
推荐文章7：（）
Eigenfaces for recognition. M. Turk and A. Pentland. Journal of Cognitive Neuroscience. 1991.
基于PCA的特征脸是人脸识别最经典的算法之一，虽然今天的PCA在实际系统中更多的是用来降维，而不是分类，但是如此经典的方法，值得大家去关注。
推荐文章8：（）
Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence (LGBPHS):
A Novel Non-Statistical Model for Face Representation and Recognition
该文章较接近于很多成熟商用系统思路，在很多实际系统中，一个提取鉴别信息的框架就是PCA和LDA，用PDA进行降维避免LDA求解的矩阵奇异问题，然后用LDA提取跟适合分类的特征，更进一步将各种原始特征进行鉴别提取后决策级融合。
推荐文章9：（）
Blessing of Dimensionality: High-dimensional Feature and Its Efficient Compression for Face Verification. Dong Chen. Xudong Cao. Fang Wen. Jian Sun.&CVPR 2013.
虽然LFW的测试协议有一些不尽合理的地方，但是确实目前最接近实际数据的人脸识别库。本篇文章，在采用精确定位点作为参考对人脸进行多尺度、多局部区域的表示思路很值得借鉴，可以和各种表示方法结合。
随着科技的不断发展，人脸识别已经悄然应用于各个领域，包括最近的虚拟现实和昨日小编提到的，我们都可以发现人脸识别的身影，未来的人脸识别，看了这些文章，大家细细揣摩~
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来源：华龙网
参加网媒行的记者们首站参观猪八戒网。首席记者 李文科 摄
华龙网9月14日11时30分讯（记者 黄宇）今（14）日上午，参加2015全国重点网络媒体重庆行的记者们来到猪八戒网、中科云丛科技公司和北部新区互联网产业园参观采访，电商服务、人脸识别和机器视觉等互联网新技术吸引了众记者的目光。
网媒行记者对猪八戒网的交易模式颇感兴趣。首席记者 李文科 摄
在猪八戒网，买家悬赏模式和速配服务勾起了众网媒记者的兴趣。荆楚网采访副总监陈博雷说，很早以前就听说了猪八戒网和威客服务模式，今天才有机会现场观摩采访。“那种通过互联网，做自己喜欢或擅长的工作，工作环境更加自由，工作时间自己掌控的方式值得借鉴和学习。”她说。
云丛科技的人脸识别技术、自动更换发型技术让大家大开眼界。首席记者 李文科 摄
云丛科技的人脸验证系统可根据身份证识别人脸的真伪。首席记者 李文科 摄
得知中科云丛科技有限公司开发了人脸识别这一新兴技术，记者们纷纷走到摄像头前，现场体验识别流程，并向相关负责人提问。
现场，有网媒记者对一些电影里主人公通过变脸技术骗过摄像头的经历提出疑问。中科云丛相关负责人解释，现实生活中，如果不是整容造成的变化，正常的化妆等行为不会对人脸识别造成影响。
网媒行记者一行参观北部新区互联网产业园。首席记者 李文科 摄
记者们了解北部新区互联网产业园的发展情况。 首席记者 李文科 摄
西部网编辑雷颖莉在参观采访后说，互联网技术和每个人息息相关，虽然自己每天都在使用网络产品，但不知其产出流程。通过这次行程，自己得以走到了便利生活的背后。
参观过程中，网媒记者们不忘实时回传报道。看到新奇产品，大家就掏出相机或手机，镜头快门闪个不停，记录下最即时的现场。
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镜头快门闪不停 网媒记者现场体验人脸识别技术
今（14）日上午，参加2015全国重点网络媒体重庆行的记者们来到猪八戒网、中科云丛科技公司和北部新区互联网产业园参观采访，电商服务、人脸识别和机器视觉等互联网新技术吸引了众记者的目光。
参加网媒行的记者们首站参观猪八戒网。首席记者 李文科 摄
华龙网9月14日11时30分讯（记者 黄宇）今（14）日上午，参加2015全国重点网络媒体重庆行的记者们来到猪八戒网、中科云丛科技公司和北部新区互联网产业园参观采访，电商服务、人脸识别和机器视觉等互联网新技术吸引了众记者的目光。
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云丛科技的人脸识别技术、自动更换发型技术让大家大开眼界。首席记者 李文科 摄
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得知中科云丛科技有限公司开发了人脸识别这一新兴技术，记者们纷纷走到摄像头前，现场体验识别流程，并向相关负责人提问。
现场，有网媒记者对一些电影里主人公通过变脸技术骗过摄像头的经历提出疑问。中科云丛相关负责人解释，现实生活中，如果不是整容造成的变化，正常的化妆等行为不会对人脸识别造成影响。
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参观过程中，网媒记者们不忘实时回传报道。看到新奇产品，大家就掏出相机或手机，镜头快门闪个不停，记录下最即时的现场。
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互联网出版许可证号：新出网证（渝）字002号
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if(cnzz_url.indexOf("referer=baofeng")!=-1){
document.write("-->人脸识别验真身变脸“狐狸”终落网
解放日报解放网讯 （通讯员 魏文亨 尹慧 王晶 记者 茅冠隽）近日，上海机场出入境边防检查站成功查获一起冒用他人身份非法获取护照并企图蒙混入境案件。
11月15日，浦东国际机场T1航站楼入境大厅，上海机场边检站执勤队接到某航空公司电话，称由日本飞往上海的某航班上一名中国籍男子丢失了护照，却执意不下飞机，执勤队领导迅速派出民警登机了解情况。经民警悉心告知，依据我国法律，中国公民遗失护照，经边检机关核实无误后，可依法办理入境手续，这名自称叫“丁某”的旅客才答应走下飞机，跟随民警到达边防检查区域。
当事人自称在日本工作，能够流利的说出遗失护照的号码，经初步查询，其丢失护照上的照片确系当事人本人。细心的民警又将“丁某”的户籍照片与其曾经持用的两本护照上的照片进行比对，发现“丁某”的户籍照片与其1995年第一次申领的护照上的照片为同一人，但非当事人；2004年申领的第二本护照上的照片却“变脸”成了当事人。
面对民警的质疑，当事人坚称自己就叫“丁某”，并辩称因久居日本长相发生了变化。此时，当事人情绪激动，不愿继续接受检查，并要求回日本。边检民警拒绝了他的非法要求，并进一步搜索核实其真实身份。经核对，一个叫王某的男子与当事人相貌完全吻合，面对铁证，隐藏真实身份的当事人不得不供述其违法事实。
当事人，真名王某，福建福州人，早年因涉嫌非法出入境被公安机关没收护照，并被限制申请任何出入境证件。2004年，在他人的帮助下，一心想要出国的王某某铤而走险，冒用“丁某”的身份成功骗领了护照，并潜往日本务工多年。法网恢恢，疏而不漏，准备“衣锦还乡”的王某某，不曾想在飞机上弄丢了“自己”的护照，一个“变脸”十余年的非法出入境人员落入法网。
作者：茅冠隽
本文来源：解放网
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