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现在的世界比以往任何时候都更专注于人脸检测。只需看看最新发布的智能手机：大多数手机现在允许用户用面部解锁手机，或至少可以捕捉可能偷手机的人的照片。
例如社交媒体Facebook提供自动标记用户和朋友的功能，或查找包含用户但尚未标记的图像。Snapchat提供了流行的面部滤镜，使用户看起来像海盗或小狗。在Google相册中，可以按照相似的面孔对照片进行分组，以便轻松找到最好朋友的所有照片。最后一个情况，人脸检测技术已经涉及一些有争议的话题，如DeepFakes或FindFace。
认识Pepper
另一项吸引人眼球的技术是机器人技术。Pepper是最受欢迎的人形机器人之一。他可以说话、倾听、做手势、跳舞，甚至可以识别你的情绪。但Pepper目前无法做的就是记住人脸。今天将展示赋予Pepper这种能力的方法。
人脸识别
那么如何才能让Pepper“看到”与他说话的人，从而提高对话和交流的质量？必须采取一些措施来实现这一目标。
通过相机捕捉图像
Pepper有两个内置相机。一个在他的平板电脑上，另一个在他的前额上。因为Pepper可以移动他的头部，所以更容易从前额相机捕捉人的脸部，如下图所示。
人脸检测
示例：用于面部检测的过滤器。
在识别脸部之前，Pepper首先需要检测到脸部的存在。这通常通过Viola Jones算法实现，该算法使用一组过滤器来判断图像的当前片段是否包含人脸。该算法通常用于相机中以发现人脸，并用方框标记。
Pepper实现了人脸检测功能，但为了识别相应的脸部，需要拍摄全尺寸彩色图像。因此，结合了Pepper检测面部的能力，确保在拍摄图像之前一个人正面向相机。这样，如果此人突然移动，Pepper不会不小心拍到一张墙或桌子的照片。
人脸检测算法的结果
预处理
检测到脸部时，可以将注意力集中在一个人身上。不需要下一步，但有助于进一步处理。希望将检测到的脸对齐，以便眼睛水平对齐，且位于处理后图片中的同一位置。还可以应用直方图均衡和伽马校正。在最后一步中，裁剪图像。
对齐眼部
特征提取
现在可以将图像转换为数字向量，用于描述人物。听起来是不是很高深？简化它只包含两个功能：肤色和性别。指定深色肤色为-1，指定白皙肤色为1，并指定为女性为1，男性为-1。有了这个，就可以将人们放在这个特征空间上：
[性别，肤色]
摩根·弗里曼：[-1, 1]
乌比·戈德堡：[ 1, 1]
小罗伯特·唐尼：[-1，-1]
艾米莉亚·克拉克：[ 1, -1]
通过这样的赋值，可以计算出这些向量之间的欧几里德距离( Euclidian distances )：
有许多可选的其他特征，如鼻子大小，头发颜色或头部形状。但是，必须训练分类器来查看每个特定的功能。但不是手动操作，可以用神经网络来选择和调整最佳功能。幸运的是，一些研究人员已经这样做了，所以我们也可以使用它。对于给定的图像，这样的网络返回128个数字。为了使面部识别起作用，同一个人的图像产生的数字应该距离很近，而不同人的图像产生的数字的距离更远。
最后，将计算的矢量与矢量数据库进行比较，以预测Pepper正在观察的人是否曾经也遇到过。
交个朋友
可以使用这种技术让Pepper记住人。如果Pepper遇到你并且还不认识你，他可以要求你自我介绍。然后，他知道你的名字时，可以拍照并将其转换成数字向量。现在你有一个朋友：Pepper。如果Pepper再次见到你，他将能够计算他已经遇到的所有人的数学距离，并预测与你最相似的人。你总是会和自己最相似，这就是他怎样检索出你的名字。
琐事
有一种叫做面容失认症的认知障碍会导致记忆面部的一些问题。人们经常通过查看某些细节来解决这个问题，例如衣服、头发颜色或肤色。这与神经网络所做的非常相似。它不能感知整个人脸，所以它试图捕捉到许多特征，这些特征结合在一起时，就可以识别出这个人。
总结
这个解决方案开启了许多新功能，从简单记住别人的名字开始。Pepper现在可以检索正在讨论的最后一个主题。他还可以知道一些关于他遇到的人的情况，比如他们的喜好或爱好。他可以把人们带回最后一次谈话中的情绪。这种互动将使他成为一个更加真实的人形机器人。还可以授予Pepper从你的帐户发送邮件的权限。有无限的可能性，只有我们的想象力才是极限。
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