在進化中，人類的大腦已經學會了對人類的面孔格外敏感，有時人們從一些非人事物中也能看出“人臉”形狀就是這種能力的表現之一。

但如果面部只有一半區域可見，人們還能識別出眼前的面孔嗎?近日，布拉德福德大學的研究人員的新發現表明，人工智能可以做到。

通過使用人工智能技術，該團隊對四分之三和一半人臉的識別率都達到了100%。這項研究發表在《未來世代計算機系統》(Generation Computer Systems)雜志上，是第一次使用機器學習來測試人臉不同部位識別率的試驗。

首席研究員、布拉德福德大學的哈桑·尤格里(Hassan Ugail)教授說:“人類識別人臉的能力令人驚嘆，但研究表明，當我們只能看到人臉的一部分時，這種能力就會開始減弱。”

“在從大量人臉中識別一張人臉方面，電腦已經比人類表現得更好，所以我們想看看他們是否也能在部分人臉識別方面表現得更好。”

研究小組使用了一種被稱為“卷積神經網絡”的機器學習技術，利用了一種名為VGG的特征提取模型。

他們使用的數據集包含了來自巴西大學的200名學生和工作人員的多張照片，共計2800張，男女人數相同。

在第一個實驗中，研究小組只使用完整的面部圖像來訓練模型，然后他們進行了一個實驗，看看計算機識別人臉的能力有多強，即使只顯示其中的一部分。

實驗結果證明，電腦能夠百分之百地識別完整的人臉，但對四分之三的人臉以及只有上半部分或右半部分人臉的識別也取得了百分之百的成功。然而，電腦識別人臉下半部分的準確率只有60%，識別眼睛和鼻子的準確率只有40%。

在使用部分面部圖像對模型進行訓練后，他們又進行了一次實驗。這一次，對于下半張臉，對于只有眼睛和鼻子的人臉，甚至對于看不見眼睛和鼻子的人臉，電腦的得分都有了顯著的提高，達到了90%左右的正確識別率。

在兩個實驗中，鼻子、臉頰、前額或嘴巴等面部單獨部位的識別率都很低。

哈桑教授說，研究結果很有希望:“我們現在已經證明，從只顯示臉部部分的圖像中進行非常精確的面部識別是可能的，我們已經確定了哪些部分最有用。這為安全或預防犯罪技術的使用開辟了更大的可能性。”

“我們的實驗現在需要在更大的數據集上進行驗證。然而，在未來，用于面部識別的圖像數據庫很可能也需要包括部分人臉圖像，這樣，即使有些人臉圖像不是全部可見，也可以對模型進行正確的訓練來識別人臉。”

【來源：前瞻網】