考研英文原刊《经济学人》识别人们的行踪

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1、凯程考研辅导班,中国最强的考研辅导机构,http://www.kaichengschool.com考研就找凯程考研,学生满意,家长放心,社会认可!2015考研英文原刊《经济学人》:识别人们的行踪 Facial-recognitionsystemsaregettingbetter  面部识别系统愈发完善  WITHsomepride,theFBItrumpetedthenewslastmonththatthankstotheagency'sfacial-recognitionsystemNeilStammer,wantedforsexualassaultandkidnap

2、ping,hadbeenapprehendedinNepalafterbeingontherunfor14years.Thetruthwasslightlymoreprosaic.AStateDepartmentofficialhadusedtheFBI's“Wanted”postersinatestforpassportfraud.ThesystemthenmatchedMrStammer'sfacewithanAmericancallinghimselfKevinHodgeswhoregularlyvisitedtheUSembassyinKathmandutore

3、newhisvisa.Still,MrStammer'sarrestilluminatesthegrowingimportanceoffacial-recognitiontechnology.  上个月,在FBI面部识别系统的帮助下,因性侵犯和绑架而被通缉长达14年的NeilStammer在尼泊尔落入法网。FBI对此大肆宣传,还带着点小骄傲呢~经过可能较为平淡。一名国务院官员使用FBI的通缉海报来测试护照欺诈行为。然后系统识别出,Stammer的面部同一名自称KevinHodges的美国人相符。后者经常到美国驻加德满都大使馆去更新他的签证。不过,Stammer的落网,说

4、明面部识别技术日益重要。  Thetwomaintechniquesusedtorecognisefaceselectronicallyareprincipal-componentanalysis(PCA)andlinear-discriminantanalysis(LDA).Bothcompareapictureofsomeone'sphizogwithareferenceimagetakeninacontrolledenvironment.Passportphotosandmugshots,then,areaboutasidealasitgets.  电子识别人脸的

5、两种技术分别为主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。两种方法都是通过在特定环境下比较某人的面部和参照图片。碰巧,护照照片和疑犯照片是最理想化的。  BasicPCAandLDAaregoodforskincolour,haircolourandthelike.Advancedsystems,suchasthatusedwithBritishbiometricpassports,maylookatcheekbones,thebridgeofthenose,jawlinesandeyes.  基本的PCA和LDA擅长处理肤色、发色等。先进系统,比如英国计量生物学护照

6、所采用的,可能会记录面颊骨骼,鼻梁,下颌轮廓以及眼睛。  Allofwhichisfinewhensomeoneissittingorstandinginfrontofacamera,butislessusefulintheworldbeyondthestudio.ThatrequiresatechniquecalledElasticBunchGraphMatching(EBGM),whichtriestocreateathree-dimensional(3D)modelfromtwo-dimensionalimages.Thismodelcan,thereafter,

7、beusedtomatchanysubsequentimage,orpartthereof.  在人正坐在或者正立在摄像头前的时候,所有这些标准都好办,但是在摄影棚外就不那么有用了。这要求一种名为弹性束图匹配(EBGM)的技术,该技术力求通过2D图像创建一个3D模型。因此这个模型就能用于匹配任何相关图片,或其中的部分。  EBGMconsiderstheheadasaunionoftwoellipsoids:onewhosemainaxisisvertical,andrunsfromforeheadtochin;theotherwhose

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