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看板C_Chat
作者hsiehfat
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Re: [閒聊] えなこ跟國昌真的相似嗎?人臉辨識告

時間
最新2020-07-10 15:40:00
留言74則留言,22人參與討論
推噓16 ( 19352 )
※ 引述《can18 (18號)》之銘言: : 我覺得原 Po 犯了幾點錯誤 : 1. 人臉識別的技術 : 人臉識別最主要的目的是將相同的人視為相同的人 不同的人視為不同的人 : 數值代表的是為同一個人的機率 並不是兩個人的相似程度 : 人臉識別不會保證相似的人的分數一定會比不相似的人高 : (當然實務上相似的人分數很可能比不相似的高 但不是必然 : 事實上 有一篇論文叫做 : Measuring Face Similarity Rather than Face Identity : (CVPR 2018 頂級的電腦視覺會議論文) : 如果可以直接用人臉識別的分數推論相似 這篇論文根本不會存在 : 2. 相似的定義 : 假設你真的得到機器的相似分數 : 大家說的像 相似 : 通常指的是人類知覺上的相似 : 因此若兩個相似的人 : 機器如果判斷為相似 : 也只能說 人覺得相似 機器也覺得相似 : 機器如果判斷為不相似 : 也只能說 人覺得相似 但機器覺得不像 : 而不是可以用機器判斷來推論人的知覺 : 機器判斷的邏輯跟人類是差非常多 : 結論 : 1. 根本用錯方法 不能用人臉識別分數推論人臉相似程度 : 2. 就算用對方法 機器覺得像不像不能推論人覺得像不像 我不是機器學習相關領域的,不過我對下面那個confidence score有點興趣, 這東西翻譯好幾種,信心指數,信賴分數,可信度 etc, 但照我的理解,應該是程式對這次判斷結果的自信度, 那意思似乎就會完全顛倒呢... 用第一張圖來看,程式判斷這兩人不同人,但信心指數只有0.1xxx... 那代表程式其實非常不確定,幹意思就是這兩張照片超像的阿!像到程式根本無法確定! 有沒有機器學習領域的版友出來打我臉,解釋一下confidence score真正的涵義, 順便幫大家漲點知識吧。 -- 如果一個人不會好好組織他的思想,也不會通順的把想法寫下, 又不能給讀者提供更多樂趣,而竟將之寫在紙上, 那他就是在輕率濫用他的閒暇和他的紙張 --羅馬共和末期演說家 西賽羅 (Marcus Tullius Cicero , 西元前106~西元前43) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.47.181.200 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1594294106.A.38D.html

74 則留言

hollowland, 1F
意思是程式判斷兩人是同一人的信心指數0.1xxx

pony147369, 2F
笑死

SiaSi, 3F
幫高調這篇

mkcg5825, 4F
拿同一張照片是結果會是1

Re: [閒聊] えなこ跟國昌真的相似嗎?人臉辨識告

SiaSi, 6F
意思應該是:AI認為兩人不同,但沒什麼信心

REDF, 7F
預防性 國

hollowland, 8F
比較正確的理解法應該是 信心指數0.1xxx 所以程式表示

mkcg5825, 9F
Re: [閒聊] えなこ跟國昌真的相似嗎?人臉辨識告

hollowland, 10F
兩人應該是不同人

aa091811004, 11F
下面的前綴字會改

mkcg5825, 12F
一樣的話(Same person),可信度100%

aa091811004, 13F
兩張國昌那張是same person

mkcg5825, 14F
他後面的可信度看起來是依前面的那句話來判定可信度

dnek, 15F
笑死,都不曉得該說什麼才好

mkcg5825, 16F
所以代表兩個人很像,AI不確定

hollowland, 17F
實際上看那個值就好了

mkcg5825, 18F
不能只看值了 前面那句話有不同

hollowland, 19F
大概就那個值高於某個程度就會被判定說是同一人

mkcg5825, 20F
如果是diffent 值1,代表AI 100%肯定兩人不同

mkcg5825, 21F
如果是same 值1,代表AI 100%肯定兩人相同

aa091811004, 22F
前綴不同,不能只看值

hollowland, 23F
這種東西如果有第二個判斷值會打出來給你看啦

mkcg5825, 24F
他那個值不是「相似度」,是「可信度」

aa091811004, 25F
不然就是前面是結果,後面是數值,兩個分開看

hollowland, 26F
應該說數值是結果 前面字句是根據結果做出的解釋

mkcg5825, 27F
Re: [閒聊] えなこ跟國昌真的相似嗎?人臉辨識告

hollowland, 28F
我猜大概是>0.8或是0.7就說same person

hollowland, 29F
對於這種工程師寫的字句不要想太多 解釋都是很直接的

JCS15, 30F
前面結論會有肯定或否定 後面只是秀數值給你看

hsiehfat, 31F
那下面就直接寫Similarity就好啦,為什麼要寫confidenc

hsiehfat, 32F
e 呢?

shadow0326, 33F
因為不是相似度

leilo, 34F
統計…

aaaaooo, 35F
電腦的辨識就是抓幾個地方做特徵比對 那個相似度其實不過

aaaaooo, 36F
只是代表電腦覺得有幾個地方一樣而已

owlman, 37F
所以結論就是國爆了 AI不確定是不是不同人

leilo, 38F
實際上來說 所謂的大數據分析也就是統計的延伸

leilo, 39F
經由大量的資料計算後 所分析出可能性的高與低

played, 65F
能前面的值為這兩個人是同一人的可能性,然後後者相反(這

played, 66F
看你怎麼label資料),所以這裡confidence應該是指神經網

played, 67F
路認為這兩個人是同一人的可能性的意思。

Dkuei, 68F
樓上 很明顯不是softmax啊 否則怎麼會有判斷是一樣但是scor

Dkuei, 69F
e < 0.5的啊

AMTS, 70F
文件不是寫大於等於 0.5 判斷為同一人嗎XD

pttha, 71F
一樓就你啦,看文件好嗎?

played, 72F
看文件說>0.5是認定同一個人,那應該是softmax沒錯?雖然

played, 73F
沒真的去看它的架構也不能確定

played, 74F
但是我看到前面有同一張照片給出的score是1,應該是機率沒

played, 75F
錯吧?