微软在Azure上开放了人脸辨识的demo给大家使用玩耍，
版上很多人在看到Enako的时候都会不自觉的国一下，
可是两者真的有那么相似吗?
我们似乎需要一个比较科学的方式来验证这个结果
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/#demo
https://images.plurk.com/6dOqdtvAQ5g8kedIIpqUtX.png
https://images.plurk.com/4jb76uDEgnryCEWbsPq40q.png
首先我们比对一下国昌跟Enako的相似程度，
相似程度越靠近1代表越相似，越靠近0则代表不相似，
也就是微软大数据所训练出来的AI认为这两者的相似度非常低！
https://images.plurk.com/WN5wz24gO5hvrQjijGccz.png
https://images.plurk.com/2bZp02AaHLIWZrcU4tMtwL.png
我们在对照一下本人跟本人之间的相似度如何~
看的出来相同人的不同照片辨识效果是很好的，
只是丑照可能会降低一点相似程度。
结论:真的不像只是跟疯玩梗而已

我不太懂 不过拿方向不一样的脸来比惠准吗

P过的照片应该会影响准确率

同一个人也会不像喔

应该是用五官距离比例之类的

上次还有人跟小黄瓜90%相似的

我觉得你有点危险

谁管你啦 国起来

你可以点进去玩呀，角度也会有差异不过辨识效果还是不错

cos那张就真的很像啊

人脸辨识是辨识是否同一个人吧 无法判断长得像不像

本来就觉得不像，根本懒得跟风玩梗

没先用faceapp转一下再比对

可能跟人生三大错觉一样他喜欢我 我能反杀 长的像国昌

系统辨识是各个细节去分著看吧 间距大小形状脸框等等但人类看一个人像不像 很多部分会加入感性部分去判断也就是老人最爱说的你的鼻子像爸爸这类的 这电脑不会分

文组吗== 这个结果没意义

笑死 えなこ本人两张还只有8成相似 先检讨软件好不

简单讲就是这里很多人的心中都有位昌老师

机器分析出来客观不像 观众主观观感觉得像

远近会不会有差？

我看是发型跟表情换了就不行了吧，呵

这个已经不是文组的问题了...可怜哪

eigenface 是老算法 现在有很多补充算法了远近 光影 角度 现在很多脸部辨识都可以解决

长知识推

我特别使用那张大家觉得很像的就是闪光灯下去脸部细节失去很多所以辨识起来的效果较差了一点所以我也把网址附上欢迎大家自行进行检验看看

人眼是主观的

0.1是指有1成相似？如果是一个男的跟女的有一成相似，已经很像了吧

你们一样有鼻子眼睛嘴巴

我觉得要找一个相似度超高的来看看这系统可信度多少吧

屈中恒三兄弟吗？

这就只是一个梗而已 特意去证明只会显得很不识趣罢了

有的国 有的不国

https://i.imgur.com/j1xk7wU.png屈中恒和宋少卿也才0.2，0.1根本超像还是男女欸 ==

阿信跟胡瓜的比较呢

用同一张照片呢

开放给你用不就让你帮他建数据库的意思 训练久一点就像了

http://i.imgur.com/tMoF5s7.jpg 根本不准= =

结论应该是这玩意根本不准吧= =

广末跟江祖平呢？

那当初那两张照片的匹配度呢？好奇

国

https://i.imgur.com/pt87JgA.png 屈跟宋

就一般人主观觉得像，但是AI比较严格而已 ==

好了啦，你就继续用这网站说服自己

连你自己弄都才0.4，人家还是男和女去比然后有0.1 ==

主观来讲你要说你老婆长的像谁都没问题，问题是客观的角度

えな国已经诞生了，来不及了

我说的主观是人类眼睛的主观 ==

比较公正的方法是跟其他政治人物都比一比如果其他人平均也差不多0.1就确实代表国力不足

谁管你 国起来

用LBJ跟张震岳看看

人类眼睛会进行很多补正，看人的时候觉得他很对称，看照片的时候发现不对称

有实验给推

kirimaru73>所以我贴出来让大家玩可以自行去验证~

有试过把两者脸反过来p吗？

现在跟棒球版酸林益全然后数据文出来不管啦有87%像

误差这么大，根本只是看取材的相片挑的好不好罢了

这误差太大了，识别力根本没办法用吧

阳岱钢和张奕大概也只在5成上下，这两个还是有血缘的 ==我看这两张照片去掉球衣大概没几个人分的出来

4成已经可以代表非常的像了，你或许没有注意到下面的英文

那1成不就代表有点像吗 ==

你的有点，不代表所有人的有点

照你这样讲，不像的标准大概要降到0.05以下那你的不像，也不是所有人的不像 ==

馆长跟爱子公主呢

这个问题是你那enako自己的相片互比都得出偏低的结果了 说服力不够啊

是呀，所以我丢出来让大家一起检视呀，而不像你主观认知

现在不就是AI跟你讲有0.1，然后你还在那边硬说不像 ==

0.8叫作偏低，你懂什么叫做高达八成吗

是错觉也罢 屈中恒三兄弟证明机器跟人眼判断有差距

照你这样讲，阳岱刚张奕、屈中恒兄弟、胡瓜阿信都不像了

0.1是真的不高，你可以多玩几次你觉得很像的人

我不是找给你看了，很像的同性大概都在0.5左右

假如大众普遍认知超像，然后机器说很不像，我怎么觉得应该是AI程式需要重新设定一个符合人类标准的才对……

屈中恒宋少卿0.2 0.1可以说像与不像之间了

先不讲黄这两个，屈中恒三兄弟算公认超像的吧？结果也只有0.2-0.4不定

所以?同性0.5就能推论出异性0.1很高? 这因果跟逻辑不太通

那个数值已经足以成为撞脸meme吧

还有一个重点 这种技术辨认的是 是不是同一个人但今天舆论(?)在讨论的只是 像不像对算法来说 两个人"很像" 那不就代表不同人吗?既然是不同人 那就算他报0.01也不能说是不合理不能因为分数低就做出"不像"的结论

多找几个完全不像的看数据啦

https://i.imgur.com/zVhBxqV.png馆长和爱子公主也是0.15，0.1就有神似了啦 ==

推文拿宋屈测就很有力

这样你满意了没，还是你现在要说馆长和爱子公主不像 ==

人眼会增加不少主观或是补正上去

前面说0.X不能直接换算成X成 结果被质疑马上又说0.8是八成可以 这标准很滚动

我们是人类阿

我不懂一直找普罗大众的印象当例子然后说AI错了逻辑是？

meme毕竟还是大众主观玩出来的产物

自己跟自己只有0.8= =

而且明星脸本来就是训练资料中想要给的负面资料啊给所有明星脸接近0的分数才代表系统很强

那就没啥好讨论的了 你觉得不像就不像

我还是觉得有像

人类觉得像跟物理实际上像不像不是绝对相关

有没有人要拿麦特戴蒙跟马克华柏格去测试 或是奥兰多布鲁跟路克艾凡斯 这两对也是外国公认很像的

你可以强调分数很低 但这跟像不像的关联很薄弱

找个双胞胎给他试看看？XD

今天要有说服力 就是要包含人眼补正啊 而且你数据只跑三组 根本不科学

一国各表(？

我知道这个东西叫作Communal reinforcement

阿 还有菜鸟新移民男主跟郝龙斌 这也是公认很像的

我的辨识度比较接近AI XD

但人眼也是会错的啊 实际上就是不同两个物体

我目前找到的极限是西门飞鸟的0.25 ==

人眼是很容易被蒙骗的

视觉错误等等心理学研究早就一堆了

所以以这个系统来讲，0.1大概颇为神似了 ==

我知道一切都是脑补 但现在国就是刻在我脑袋里丢不掉了QQ

其实要train个明星脸(人类认知的相似)应该也不是办不到但跟azure这个模型就有出入了吧 他就不是给你这样子玩的

有人要测一下早晨跟D妹ㄇ

人类的感知是主观的，应该是AI去贴近人类而非人类习惯AI，而且从几个推文里面屈跟宋的图片去测得到的结果也只有0.2#来看，不是算法还不成熟就是0.1、0.2已经算很高了是说，你有没有注意到网站的数字给到小数点后好几位，什么意思不用我说了吧？

right answers to wrong questions这个model的目的应该是鉴别是不是同一个人 而非像不像

你想做这种模型就去做啊 干他就不是给你玩明星脸用的 是人脸辨识好吗 人家追求的是连双胞胎都能够好好认出来

数值也不是相似度，而是同一个人的机率

这个系统是要测试是否同一个人又不是测试是否相像

用错误的方式去解读ML结果 这是文组出道的数据分析师常犯的错误

吼777777 就是有这种会乱解释工具的人 才都会一直丢一些天马行空的project来啦

这是表达有多少信心判断两张图片是同一人 正常人都不会分不出这两个人吧

他的问题是解是不是同一个人，但是在同一个人的脸部特征相似程度，他一样会做权重评分，嘴人文组分析师之前你了解这个吗？

感觉很适合玩同个人同角度化妆前后的差距

是因为上面有人说ai应该要贴近人眼判断啊

那个数值是系统对判断的信心程度又不是两张脸的相似程度

杰伦和东尼大木能不能测一下啊XD

资料没正规化处理，怎么算都嘛不像

可怜哪 原本想要吹嘘结果被呛爆

哈哈哈滴妹那张

他最后是透过一个激励函数来评估像是tanh或sigmoid，你不能因为最后问题是问相不相同人，而把中间评估相似的过程当作不存在

就是是同个人的机率高不高啊 物理特征接近当然会比较高

西门跟滴妹笑死有没有叉烧跟韩冰的

深度学习本来就是试图模仿人脑的方式去做分类，如果他做出的结果跟大多数人的大脑所做出的判断有冲突，那要算是AI错了而不是你错了，像是物件辨识可能框几个人说他是风筝，难道会说客观上这几个人其实是风筝吗

https://i.imgur.com/ZL1IbMi.png 找到破0.3的..XD

滴妹哈哈哈

ena国

我觉得蛮像的

有0.3的了 这样我们可以解读为えな国了吗？

谁做一下王仁甫跟麻美由真

0.3国强强强

滴妹蛮像derR XD

可以比对周杰伦跟男优吗

真的是要找很久 其他えなこ的图应该是没办法

先把国女性化再拿来比会不会比较准

Measuring Face Similarity Rather than Face Identity人脸识别本来就不能直接拿来测量相似度不信的可以去看那偏论文

阿哈哈哈 UCCU 同一组合不同图片破了你的0.1之壁了 好了啦用错工具得到错误结果就干脆承认吧 再凹下去很难看

是不是很多都不懂ai运作方式阿XD

http://i.imgur.com/04iYKmL.jpg帮忙做这个和马英九的比较

https://imgur.com/undefined放错这个才对 https://imgur.com/0Sn2FSwAVA双胞胎兄弟档Cowman跟47edi 像到连AI都以为是同一个人

拿西门女装的跟飞鸟比不知道会不会更高

西门飞鸟…

你可以去找一些公认长得像的人试看看

文组?

https://i.imgur.com/XveYBZo.jpg马英九

原来你们不是真的在玩梗而是觉得真的像吗

https://i.imgur.com/NBd8GAS.png西门女装跟飞鸟

不觉得有像，这个梗就压根不会出现啦所谓的“跟风”，不就是因为有源头才有得跟吗

FallenAngelX害我差点笑死 好了啦别崩溃

没人觉得像就不会玩梗了 到底在说啥

你先解释为什么同一组合数字差这么多好吗XD不过算了啦 如果你真的懂也不会在这讲一堆了...

我知道人脸辨识分数低。可是えなこ跟国昌怎么会这么像？

早晨跟滴妹是真d像

其实我也觉得不像所以看不懂每次推文到底在推什么

输入资料没有做正规化等处理，会有误差是很正常的

有点像的也就只有那张而已 然后就变梗

开投票还比较有用

梗就不太适合太认真看待

过程中并没有很严谨，毕竟我也没有想针对这个议题做更深入的研究，如果启发了其他人想研究的更透彻那也很好

有些角度是真的超像啊 不然梗哪来的

小题可以大作，大题可以小作，只是当这个梗玩到自己都深信不疑的背后是什么呢？

可笑 觉得像就像 谁管你ai怎么看

文组误国

有人深信吗@@

原PO文组的吧，逻辑那么差

这也可以辩 读书读到走火入魔了

回文到底在供三小 哪来那么有事的人拿一个网站的数据一直在那边说不像不像 啊大家就觉得像啊 有事吗

国起来 通通给我国

明明就真的像，是软件烂，本人还只有8成

挑自己想要的数据作结论 被质疑再来说大家太激动XD

一直都觉得不像，也不是跟她本人像只是刚好那张照片有点像，每次就被唱国国国，希洽八卦果真一家亲

我说过了过程没有很严谨，也欢迎大家一起玩玩看呀，又不是只有我的资料作准，我山大王吗

harris corner找特征吗

那就不要乱下结论阿

应该要选两个完全不一样的人 看几分才叫不像

第一个的结论不是虽然两张图是不同人~ 但信心指数只有0.1x吗?

就真的很像啊，谁在跟你玩梗

重点是你都下“结论”了，就接受大家评断你的“结论”呀，不然你改成大家觉得呢？搞不好大家还会当成青蛙共鸣场

都下结论了 被批评不是正常吗

我接受大家评断我的结论呀

电脑看的跟人看的不一样

西门飞鸟 滴妹早晨的数字高到夸张XDDD

批评我的结论更像受到Communal reinforcement的影响

笑死 遇事不对扯文组

真的没必要扯文组理组，我们就事论事就好

什么白痴结论 拿机器学习弄出来的结果讲一个主观的概念 大家觉得像不像还要你机器评断哦

84 是因为你样本少又爱做结论被批评又说大家是受到Communal Reinforcement的影响绝对不是自己的证据和推论有问题

所以我让大家一起来玩呀^^还是你只是觉得不行啦一定要像的结论才行?

看不顺眼就只会扯文组，是词汇贫乏吗?

是你测"一组"了然后一定要不像，自己讲不严谨又禁不起质疑

跟communal reinforcement 完全无关 就只是单纯觉得像

我没有禁不起质疑呀，大家测的越多越能代表这个model值不值得信赖呀

#1Ujzbm2k (Beauty) 这个也很像

跟风就是一种communal reinforcement不是吗?

推文可以继续拿国昌照片比啊 呵呵

原本好好的。看你的回应，不得给个嘘

谢谢你的鼓励

推文玩够多了吗？还是累积越来越多Communal reinforcement

我看跟风玩人脸辨识才是真的

跟风玩人脸辨识这个倒是真的，毕竟我工作是压缩算法这块

需要更多data

满好笑的啊哈哈

先下结论说大家都是来跟风的被质疑了之后再说只是好玩而已

先生我建议你看一下文章开头，我没修改过，就跟你说了

国

cc

嘛，败笔确实是在如果只是好玩，去就别去下结论，不然你的结论被挑战再正常不过了

科学教教徒

谁说AI就一定客观？

讲科学才代表原PO结论是错的

是说，现在最新那篇也有新的发现了，原po那张图写的是“针对这两个人是不同人的这件事，信心指数0.1”@@

他训练资料可能都用外国脸孔吧

国

别人写好的算法&应用肯定客观

理组推论 文组结论

是的科学是我用字错误，应该说是更多其他的方法来验证

我们觉得像，电脑觉得不像，明明是AI要加强 等于等于

国

人脑对记忆脸部是只有大致特征，之后靠脑补补完。而AI则是用器官相对位置，比例去计算相似度。简单讲就是AI辨识相似度原理就是那些人脑会自动忽略的细节所以不同人的脸部相似度，AI很难去比对因为AI无法判断不像到底是运算的误差，还是真的是不同人。

通篇废文还敢做结论 先去估狗adversarial example好不好 会完全相信AI的我真的不知道脑袋在想啥 何况还是不成熟的系统https://reurl.cc/kdA31G

还在嘴硬 笑死

你说的是刻意制造让机器学习模型判断错误的输入资料吧我的嘴唇是软的，牙齿是硬的，谢谢指教

adversarial例跟这个没啥关系吧 = =

adversial 可以用来说明目前AI 离真理还差很远因此尝试用 AI 的结果当作客观标准也是很有问题的*adversarial

不是机器检验就会准= = 程式没做好机器就不能准确检验你的GRR 呢?

不懂装懂

说实话这篇用了 错误的工具 错误的推论 还敢说比较科学的方法...

自己跟自己还只有8成像= = 这是软件太废还是化妆技术太好

至少加一段补充说明方法跟推论有误吧 别误导别人好吗楼上 因为这个工具根本不是用来衡量相似度的 原Po乱解释数值的意义

我想嘘这边某些人的逻辑 难怪ptt会下去= =

离真理还很远，但是足够辨识你

推 can18

在旁边他有一个Face detection他会告诉你他侦测那些特征https://i.imgur.com/vpXGSOE.png

很难看啦

你是不是真的完全不懂这技术阿

你喂了多少图片?

这个model是微软建立的，他用了上百万张人脸

大家觉得像 但Ai觉得不像 那也是AI有问题吧。。。

好了啦 我再贴一次给你 好好看过这篇论文好吗Measuring Face Similarity Rather than Face Identity

我确实并不完全了解他，但是我很清楚他过程当中是有参考各个特征的权重

它出来的值是 probability 不是 similarity 到底要解释几次

你这篇论文我看了，他说的是深度学习和我们人类的辨识方式

随便解读数据意义

或许有正相关 但相关不能推导因果你知道吗

你觉得像那就像 不像就不像 很难？

他是最后一层使用激励函数去输出一个数值来判断呀所以我才在这里跟你闲聊

他训练的时候是要将同一个人的机率拉高 不是要将相似的人的机率拉高相似的人机率高 只是有可能的情形 不是必然

但是他倚靠的是物理特征两人的相符程度，如果套上shap的

triplet loss 了解一下

这出来不是相似度吧

如果两个人超级像(假设99%像) 完美的人脸辨识机器输出的机率是0% 不是99%你是不是连模型怎么训练的都不懂

但是这个完美不存在呀，手写辨识也是出一个softmax然后评估这个手写字是1的机率多少是2的机率多少然后他最后去作出决策，也就是左边的说明文字

我举这个例子是要说他训练的目的就不是为了衡量相似度 所以你把他解释为相似度就是根本上的错误了

方向不一样算法都可校正 人脸辨识在很多年前就很成熟了

或许不是等价，但是他存在一定的相关性

相同的人机率 跟 相似度 或许有正相关 但绝对不是因果关系相关不能推导因果 文组都知道这个道理吧

认真就输了 记得当闲聊 有人不是来学术讨论的反正就是随便人的聊聊而已

cos都画装在p图看看米砂呕呕呕p到空间都扭曲

其实你直接说我的推论结果有问题就好了

不了解就不要一直蹭人家的技术和理论 跟风玩不要紧 胡乱解

你选择的工具有问题 解释数值有问题 推论有问题 推论结果当然有问题

释就过头了

推楼上 不要乱蹭新技术 乱用"科学方法" 以及乱下结论

国师性转说不定比えなこ正

这东西其实也不是新技术了，我算很晚才接触到科学方法有分很多种，我上面提到去发问卷跑SPSS也是一种而我们在板上对于ENAKO像国昌不就是一值是很主观的认定吗

纯推网页工具

ㄏ

之前用人脸应用程式的经验，enako的照片要修剪到脸占画面七八成会比较准

Features include recognition and grouping of similarfaces in images

如果他处理过程中有缩放图片，那脸站小比例再被放大，分辨率会很差

好啦所以你是不是原本就觉得不像 确定一下再继续讨论可否

你质疑主观像不像问题 结果你的东西跟客观也沾不上边回家惹拉 再酱下去不好看==

拿郭彦均郭彦甫兄弟来测就知道了

下次记得不了解工具不了解技术就不要下结论惹不然文组又要被拿出来鞭==

这个感觉好玩，很多人可以测

Landmark不一定是用来做辨识的，去侦测Landmark很可能只是为了Normalisation的部分，例如把把脸部倾斜去拉正或者是3d frontalisation，之后在丢去人脸辨识

通常网站的图片服务会限制图片的最大长度和宽度或是你传上去会被缩放

确实你说的Landmark有可能后续再作处理

你要去看人脸相似度可以考虑例如把你前面讲到的Softmax层去掉，去做例如Cosine distance，就可以得到一种相似性的结果

这只能参考 不适合跟像不像的主观感觉结果比较吧

叉烧跟韩冰也有0.18多，感觉应该要找角度光线接近的会比较准

我不管（误 嘓嘓嘓