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人臉辨識的困難與突破

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早期有關機器智慧應從人工智慧發展開始,英國的數學家涂靈於1950年提出如何判斷機器有無智慧,這就是有名的涂靈測驗。如果機器能通過一個人類質詢者的詢問,讓他信以為這個機器是一個真正的人,那麼這個機器就可以算是有智慧了。約翰麥卡西在1956年提出人工智慧概念,「人工智慧」,也就是「人類賦予機器智慧」,其重點是要如何設計實用且能自行解決問題的機器,並具有自我學習的能力。就像人類一樣,在犯錯中學習,不斷記取教訓,直到不再犯錯。所以,人工智慧的精髓也是在錯誤中學習,直到機器沒有錯誤發生或降低錯誤發生的機率。「人工智慧」的發展曾經遭遇瓶頸,所以,最近又以「機器學習」再度出發。機器學習為人類給予機器一些判斷的準則及告 知調整準則參數的方法,以達到智慧的判斷。

 


為了證明機器可以有人類的智慧表現,最直接的方式就是比賽。約翰麥卡西舉辦電腦西洋棋大賽,讓機器跟人類高手一決勝負。IBM也在1997年提出深藍計畫,也就是有一部名為「深藍」的電腦和當時的世界西洋棋王比賽。「深藍」可以模擬及思考人類下棋的模式,最後打敗了西洋棋王。不僅如此,IBM最近又一新作「華生」電腦,「華生」可以聽懂自然語言也可以回答任何問題。而且「華生」在美國益智電視節目Jeopardy中,戰勝二位益智冠軍。

 


在生活上也有許多應用,2012年台灣機場開始建置自動查驗通關系統,旅客只要先在機場申請註冊並按指紋及人臉拍照,就可以不需人力自動通關。如果旅客要出境,在出境的第一道關卡為將護照放在讀卡機上進行身分掃瞄辨識;第二道關卡則是生物特徵辨識,由電腦自動計算比對臉部特徵及眼球特徵相似度,只有符合才可通關。若臉部辨識失敗,則會再以指紋辨識做進一步確認。接下來,本文將深入探討機器學習於人臉辨識的技術與發展。

 



資料來源:台灣立報