C*****4
发帖数: 8585 | 1 觉得这个太牛了，谷歌照片管理也是能把同一个人的照片都挑出来归类，太佩服了 |
h******k
发帖数: 15372 | 2 所以不要嘲笑谷歌，谷歌甩百度几条街还是不夸张的。 |
C*****4
发帖数: 8585 | 3 哪止几条街啊，甩一个星球不止
【在 h******k 的大作中提到】
: 所以不要嘲笑谷歌，谷歌甩百度几条街还是不夸张的。
|
b*******8
发帖数: 37364 | |
C*****4
发帖数: 8585 | 5 这么吹有意思吗？你能做到？写点代码给我看看
【在 b*******8 的大作中提到】
: 三岁小儿就能轻松做到
|
c****3
发帖数: 10787 | 6 三岁小儿做的更好，脸遮住一半，也能认出来
【在 b*******8 的大作中提到】
: 三岁小儿就能轻松做到
|
w***u
发帖数: 17713 | 7 现在的照片都是软件磨皮整形的，人人都是范冰冰，以后特征提取出来的都是垃圾数据
,garbage in garbage out. 图像处理得退出面部识别这个领域了。 |
C*****4
发帖数: 8585 | 8 咱们讨论正常的人脸正常的图像好不好
【在 w***u 的大作中提到】
: 现在的照片都是软件磨皮整形的，人人都是范冰冰，以后特征提取出来的都是垃圾数据
: ,garbage in garbage out. 图像处理得退出面部识别这个领域了。
|
b*******8
发帖数: 37364 | 9 三岁小儿不写代码，看一眼就行，都不用动脑子。
你这都怀疑，难道是机器人？
【在 C*****4 的大作中提到】
: 这么吹有意思吗？你能做到？写点代码给我看看
|
d*****u
发帖数: 17243 | 10 现在都是用convolutional neural network来训练
简单说就是把图像每个像素都当成输入，然后进行各种卷积运算
得到的那些东西再进入下一层卷积。。。
最后的特征就很有效了，然后构造一个跟输出（人的代号）的比较简单的函数
这些运算都是通过调整网络连接之间的强度（权重）来实现的
所以网络也随之改变了
等你新的照片作为输入的时候，理想情况下网络就会给你正确的输出（人的代号） |
|
|
g*******t
发帖数: 7704 | 11 人脸识别，算法很容易，关键是积累数据， 10几年前，美国有个机构搞个3万多样本的
数据库， 从此人脸识别就飞快发展，
美国邮局搞了一个手写邮政编码的数据库，大概3000多个手写字母，用于识别信件， |
s********i
发帖数: 17328 | |
d*********u
发帖数: 2952 | 13 要是真这么搞的话，
这技术含量还不如送中餐外卖呢。
【在 d*****u 的大作中提到】
: 现在都是用convolutional neural network来训练
: 简单说就是把图像每个像素都当成输入，然后进行各种卷积运算
: 得到的那些东西再进入下一层卷积。。。
: 最后的特征就很有效了，然后构造一个跟输出（人的代号）的比较简单的函数
: 这些运算都是通过调整网络连接之间的强度（权重）来实现的
: 所以网络也随之改变了
: 等你新的照片作为输入的时候，理想情况下网络就会给你正确的输出（人的代号）
|
s*********y
发帖数: 6151 | |
d*****u
发帖数: 17243 | 15 我就是觉得什么deep learning就是把很多人工智能的饭碗砸了
【在 d*********u 的大作中提到】
: 要是真这么搞的话，
: 这技术含量还不如送中餐外卖呢。
|
a******9
发帖数: 20431 | 16 这算法很成熟了 各家都会
facebook比google做的还好
【在 C*****4 的大作中提到】
: 觉得这个太牛了，谷歌照片管理也是能把同一个人的照片都挑出来归类，太佩服了
|
a******9
发帖数: 20431 | 17 你个文科外行啥也不懂 别大放厥词了
这根本不是啥天顶科技 andrew ng说百度现在的人脸识别精确度已经超过google了 当
然可能是吹牛的 呵呵 不过人是行内大牛 吹也是有底气的
【在 C*****4 的大作中提到】
: 哪止几条街啊，甩一个星球不止
|
C*****4
发帖数: 8585 | 18 屁都不懂就一边呆着去，这楼里正常人都知道我说的人脸识别是指什么，就你脑结构异
常非要拿小孩子抬杠
【在 b*******8 的大作中提到】
: 三岁小儿不写代码，看一眼就行，都不用动脑子。
: 你这都怀疑，难道是机器人？
|
C*****4
发帖数: 8585 | 19 别人先想到做到的东西你跟风学习知道个基本概念了就一副没啥了不起的样子。
说起啥都鄙视其实干啥啥不行，跟风喝屁就会，这就是你这种索男的典型特征
【在 a******9 的大作中提到】
: 你个文科外行啥也不懂 别大放厥词了
: 这根本不是啥天顶科技 andrew ng说百度现在的人脸识别精确度已经超过google了 当
: 然可能是吹牛的 呵呵 不过人是行内大牛 吹也是有底气的
|
a******9
发帖数: 20431 | 20 你能总结下你这种索女的特征吗？
【在 C*****4 的大作中提到】
: 别人先想到做到的东西你跟风学习知道个基本概念了就一副没啥了不起的样子。
: 说起啥都鄙视其实干啥啥不行，跟风喝屁就会，这就是你这种索男的典型特征
|
|
|
c***c
发帖数: 21374 | 21 这篇通俗易懂
http://www.economist.com/news/briefing/21650526-artificial-inte
In the past few years, however, the remarkable number-crunching power of
chips developed for the demanding job of drawing video-game graphics has
revived interest. Early neural networks were limited to dozens or hundreds
of neurons, usually organised as a single layer. The latest, used by the
likes of Google, can simulate billions. With that many ersatz neurons
available, researchers can afford to take another cue from the brain and
organise them in distinct, hierarchical layers (see diagram). It is this use
of interlinked layers that puts the “deep” into deep learning.
Each layer of the network deals with a different level of abstraction. To
process an image, for example, the lowest layer is fed the raw images. It
notes things like the brightness and colours of individual pixels, and how
those properties are distributed across the image. The next layer combines
these observations into more abstract categories, identifying edges, shadows
and the like. The layer after that will analyse those edges and shadows in
turn, looking for combinations that signify features such as eyes, lips and
ears. And these can then be combined into a representation of a face—and
indeed not just any face, but even a new image of a particular face that the
network has seen before.
To make such networks useful, they must first be trained. For the machine to
program itself for facial recognition, for instance, it will be presented
with a “training set” of thousands of images. Some will contain faces and
some will not. Each will be labelled as such by a human. The images act as
inputs to the system; the labels (“face” or “not face”) as outputs. The
computer’s task is to come up with a statistical rule that correlates
inputs with the correct outputs. To do that, it will hunt at every level of
abstraction for whatever features are common to those images showing faces.
Once these correlations are good enough, the machine will be able, reliably,
to tell faces from not-faces in its training set. The next step is to let
it loose on a fresh set of images, to see if the facial-recognition rules it
has extracted hold up in the real world.
By working from the bottom up in this way, machine-learning algorithms learn
to recognise features, concepts and categories that humans understand but
struggle to define in code. But such algorithms were, for a long time,
narrowly specialised. Programs often needed hints from their designers, in
the form of hand-crafted bits of code that were specific to the task at hand
—one set of tweaks for processing images, say, and another for voice
recognition.
Earlier neural networks, moreover, had only a limited appetite for data.
Beyond a certain point, feeding them more information did not boost their
performance. Modern systems need far less hand-holding and tweaking. They
can also make good use of as many data as you are able throw at them. And
because of the internet, there are plenty of data to throw.
【在 C*****4 的大作中提到】
: 觉得这个太牛了，谷歌照片管理也是能把同一个人的照片都挑出来归类，太佩服了
|
C*****4
发帖数: 8585 | 22 我能看到你的猥琐和无能，就靠虚张声势装模作样来摆谱
【在 a******9 的大作中提到】
: 你能总结下你这种索女的特征吗？
|
C*****4
发帖数: 8585 | 23 谢谢，我会好好读一读
use
【在 c***c 的大作中提到】
: 这篇通俗易懂
: http://www.economist.com/news/briefing/21650526-artificial-inte
: In the past few years, however, the remarkable number-crunching power of
: chips developed for the demanding job of drawing video-game graphics has
: revived interest. Early neural networks were limited to dozens or hundreds
: of neurons, usually organised as a single layer. The latest, used by the
: likes of Google, can simulate billions. With that many ersatz neurons
: available, researchers can afford to take another cue from the brain and
: organise them in distinct, hierarchical layers (see diagram). It is this use
: of interlinked layers that puts the “deep” into deep learning.
|
d*********u
发帖数: 2952 | 24 这些也没超出以往神经网络的那个认知程度啊。
从民科角度看，以往的神经网络对人的模拟纯属开玩笑。
模拟人脑这活儿，你不嗑药，不吸毒，很难构造出比较靠谱的学习算法。
use
【在 c***c 的大作中提到】
: 这篇通俗易懂
: http://www.economist.com/news/briefing/21650526-artificial-inte
: In the past few years, however, the remarkable number-crunching power of
: chips developed for the demanding job of drawing video-game graphics has
: revived interest. Early neural networks were limited to dozens or hundreds
: of neurons, usually organised as a single layer. The latest, used by the
: likes of Google, can simulate billions. With that many ersatz neurons
: available, researchers can afford to take another cue from the brain and
: organise them in distinct, hierarchical layers (see diagram). It is this use
: of interlinked layers that puts the “deep” into deep learning.
|
c***c
发帖数: 21374 | 25 挺好的文章
【在 C*****4 的大作中提到】
: 谢谢，我会好好读一读
:
: use
|
c***c
发帖数: 21374 | 26 模拟不出来的，根本就不是一个原理。
也没有必要模拟。飞机也没有模拟鸟的飞翔方式，但是比鸟飞的快多了，高多了，远多
了。
【在 d*********u 的大作中提到】
: 这些也没超出以往神经网络的那个认知程度啊。
: 从民科角度看，以往的神经网络对人的模拟纯属开玩笑。
: 模拟人脑这活儿，你不嗑药，不吸毒，很难构造出比较靠谱的学习算法。
:
: use
|
w***g
发帖数: 5958 | 27 这个现在滥大街了。我有个开源软件就整合了deep learning明星脸识别。
周迅汤唯啥的都能认。
https://github.com/aaalgo/stags
Google的算法原理上也都差不多，不过他们人力多训练数据多，，所以可以做得比较精
确。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 觉得这个太牛了，谷歌照片管理也是能把同一个人的照片都挑出来归类，太佩服了
|
d*****u
发帖数: 17243 | 28 没有GPU的话，caffe是不是很慢
你这个程序不需要matlab吧
以前看到一些object detector程序都调用了matlab，主要是选择窗口什么的
这样在一些租用的cluster上就不好用
【在 w***g 的大作中提到】
: 这个现在滥大街了。我有个开源软件就整合了deep learning明星脸识别。
: 周迅汤唯啥的都能认。
: https://github.com/aaalgo/stags
: Google的算法原理上也都差不多，不过他们人力多训练数据多，，所以可以做得比较精
: 确。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 29 谢谢，我会参考的
【在 w***g 的大作中提到】
: 这个现在滥大街了。我有个开源软件就整合了deep learning明星脸识别。
: 周迅汤唯啥的都能认。
: https://github.com/aaalgo/stags
: Google的算法原理上也都差不多，不过他们人力多训练数据多，，所以可以做得比较精
: 确。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 30 太有道理了
【在 c***c 的大作中提到】
: 模拟不出来的，根本就不是一个原理。
: 也没有必要模拟。飞机也没有模拟鸟的飞翔方式，但是比鸟飞的快多了，高多了，远多
: 了。
|
|
|
b*******8
发帖数: 37364 | 31 不懂装懂。
人脸识别，三岁小孩轻松做到，老老实实向三岁小孩学习，胜过追求高大上的算法。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 屁都不懂就一边呆着去，这楼里正常人都知道我说的人脸识别是指什么，就你脑结构异
: 常非要拿小孩子抬杠
|
C*****4
发帖数: 8585 | 32 不能说烂大街，我还是没见几个会的，都只知道概念而已
【在 w***g 的大作中提到】
: 这个现在滥大街了。我有个开源软件就整合了deep learning明星脸识别。
: 周迅汤唯啥的都能认。
: https://github.com/aaalgo/stags
: Google的算法原理上也都差不多，不过他们人力多训练数据多，，所以可以做得比较精
: 确。
|
b*******8
发帖数: 37364 | 33 一碰就炸，集中供油，飞的密度也远不如鸟群。跟自然进化的比，还有很多要提高的。
【在 c***c 的大作中提到】
: 模拟不出来的，根本就不是一个原理。
: 也没有必要模拟。飞机也没有模拟鸟的飞翔方式，但是比鸟飞的快多了，高多了，远多
: 了。
|
d*********u
发帖数: 2952 | 34 人们对特征这一概念，对记忆特性，毫无理解。
想做到三岁小孩，现阶段就是吹NB
【在 b*******8 的大作中提到】
: 不懂装懂。
: 人脸识别，三岁小孩轻松做到，老老实实向三岁小孩学习，胜过追求高大上的算法。
|
g******t
发帖数: 18158 | 35 很简单的东西，就是个模式识别（pattern recognition)，找出十几个到几十个特征数
据 (Features)，比如瞳孔距离，颧骨最高点的距离，单双眼皮，眉毛的角度，发髻到
眉毛的距离，耳朵和脑袋的角度等等，可以编成一个代码，到数据库了一找就有了 |
c***c
发帖数: 21374 | 36 没有必要非要和自然进化的比，够用好用即可
【在 b*******8 的大作中提到】
: 一碰就炸，集中供油，飞的密度也远不如鸟群。跟自然进化的比，还有很多要提高的。
|
g******t
发帖数: 18158 | 37 你这个还处在处理模拟信号的原始阶段，要先进行模/数转换，把模拟信号转换成数字
信号后，处理数字信号，然后整个世界就清净了
【在 d*********u 的大作中提到】
: 人们对特征这一概念，对记忆特性，毫无理解。
: 想做到三岁小孩，现阶段就是吹NB
|
d*********u
发帖数: 2952 | 38 我给你再加俩字:现场
现场定义模式再识别，这才是人干的，当然人干的远不止这些。
你说这些特征，没一个绝对靠谱的，甚至会毁掉整个判断。直接特征提取是绝对不可行
的。
我之前对径向基，还有稍好些的elman神经网络都小试过。
之后再也不弄了。
管那叫神经网络，侮辱人啊。
【在 g******t 的大作中提到】
: 很简单的东西，就是个模式识别（pattern recognition)，找出十几个到几十个特征数
: 据 (Features)，比如瞳孔距离，颧骨最高点的距离，单双眼皮，眉毛的角度，发髻到
: 眉毛的距离，耳朵和脑袋的角度等等，可以编成一个代码，到数据库了一找就有了
|
m**********e
发帖数: 12525 | 39 你们这些chinatown洗碗的,没读过书,说出来的玩意真是太鸡巴搞笑了
什么瞳距,肏,你得先识别瞳孔才能谈瞳距,你说说怎么识别这是瞳孔而不是
鼻孔?
【在 g******t 的大作中提到】
: 很简单的东西，就是个模式识别（pattern recognition)，找出十几个到几十个特征数
: 据 (Features)，比如瞳孔距离，颧骨最高点的距离，单双眼皮，眉毛的角度，发髻到
: 眉毛的距离，耳朵和脑袋的角度等等，可以编成一个代码，到数据库了一找就有了
|
m**********e
发帖数: 12525 | 40 人脸识别,目前只有一种办法,就是卷积
卷积就是求空间相关性,你给定一个人图片,需要发现里面是不是有人脸,
办法就是将这个图片与一个人脸卡通图像卷积,卷积结果就能判断是否有人脸.
卷积的结果不受图像orientation,镜像,扭曲变形的影响,是目前唯一可用的
数学工具
但是卷积有个致命问题,就是只能与已知图像进行空间相关.如果给定图片细节
太多,就会遇到运算瓶颈,所以目前方法是卷积配合其它算法,分步求解,先给个
粗线条图像,再慢慢给出细节.
总之一句话,目前理论上没有除了卷积以外的***任何***数学方法 |
|
|
C*****4
发帖数: 8585 | 41 你说的好关键，到底怎么定义图像上某个点是瞳孔
【在 m**********e 的大作中提到】
: 你们这些chinatown洗碗的,没读过书,说出来的玩意真是太鸡巴搞笑了
: 什么瞳距,肏,你得先识别瞳孔才能谈瞳距,你说说怎么识别这是瞳孔而不是
: 鼻孔?
|
p*****d
发帖数: 183 | 42 既不是天顶星科技
也不是白菜
做得好的都用深度学习神经网
这个东西建好调好也不是那么容易
百度美研是有技术的
比谷歌差了几年的积累也是妥妥的
之前还爆出来image net作弊丑闻
【在 a******9 的大作中提到】
: 你个文科外行啥也不懂 别大放厥词了
: 这根本不是啥天顶科技 andrew ng说百度现在的人脸识别精确度已经超过google了 当
: 然可能是吹牛的 呵呵 不过人是行内大牛 吹也是有底气的
|
g******t
发帖数: 18158 | 43 你这傻逼，你的狗眼能识别出瞳孔，摄像头后面的软件就能识别
【在 m**********e 的大作中提到】
: 你们这些chinatown洗碗的,没读过书,说出来的玩意真是太鸡巴搞笑了
: 什么瞳距,肏,你得先识别瞳孔才能谈瞳距,你说说怎么识别这是瞳孔而不是
: 鼻孔?
|
g******t
发帖数: 18158 | 44 实时有什么了不起的，几十个弹头飞过来，好的防御系统能在导弹打到自己头上之前，
识别哪个是真的，那个是假的。一个特征不完全可靠，几十个就可以基本确定了，最后
软件操作者看一眼就可以定了。听啦呱呱叫还不种地了，照你的逻辑，留在作案现场的
指纹也不能找到犯罪嫌疑人了
【在 d*********u 的大作中提到】
: 我给你再加俩字:现场
: 现场定义模式再识别，这才是人干的，当然人干的远不止这些。
: 你说这些特征，没一个绝对靠谱的，甚至会毁掉整个判断。直接特征提取是绝对不可行
: 的。
: 我之前对径向基，还有稍好些的elman神经网络都小试过。
: 之后再也不弄了。
: 管那叫神经网络，侮辱人啊。
|
g******t
发帖数: 18158 | 45 你们傻逼的鼻孔长的很耳朵一样高吗？脸上四个小黑孔，左右对称，下边两个大一点，
相互距离近，上边两个小一点，相互距离远，管你鼻孔瞳孔，四个孔之间可量出好几个
距离，好几个角度，足够用了
【在 m**********e 的大作中提到】
: 你们这些chinatown洗碗的,没读过书,说出来的玩意真是太鸡巴搞笑了
: 什么瞳距,肏,你得先识别瞳孔才能谈瞳距,你说说怎么识别这是瞳孔而不是
: 鼻孔?
|
C*****4
发帖数: 8585 | 46 怎么识别图像上某一个点是孔还是皮肤
【在 g******t 的大作中提到】
: 你们傻逼的鼻孔长的很耳朵一样高吗？脸上四个小黑孔，左右对称，下边两个大一点，
: 相互距离近，上边两个小一点，相互距离远，管你鼻孔瞳孔，四个孔之间可量出好几个
: 距离，好几个角度，足够用了
|
C*****4
发帖数: 8585 | 47 耳朵也得先识别出来啊
就别说耳朵头发了，一张图上面有一张脸，这个脸怎么识别出来是一张脸而不是天空大
海草地或是别的
【在 g******t 的大作中提到】
: 你们傻逼的鼻孔长的很耳朵一样高吗？脸上四个小黑孔，左右对称，下边两个大一点，
: 相互距离近，上边两个小一点，相互距离远，管你鼻孔瞳孔，四个孔之间可量出好几个
: 距离，好几个角度，足够用了
|
C*****4
发帖数: 8585 | 48 感觉你说的很靠谱，我理解卷积就是两个图像的脸做重叠然后计算，问题是怎么能找到
图片里哪部分是脸呢？
【在 m**********e 的大作中提到】
: 人脸识别,目前只有一种办法,就是卷积
: 卷积就是求空间相关性,你给定一个人图片,需要发现里面是不是有人脸,
: 办法就是将这个图片与一个人脸卡通图像卷积,卷积结果就能判断是否有人脸.
: 卷积的结果不受图像orientation,镜像,扭曲变形的影响,是目前唯一可用的
: 数学工具
: 但是卷积有个致命问题,就是只能与已知图像进行空间相关.如果给定图片细节
: 太多,就会遇到运算瓶颈,所以目前方法是卷积配合其它算法,分步求解,先给个
: 粗线条图像,再慢慢给出细节.
: 总之一句话,目前理论上没有除了卷积以外的***任何***数学方法
|
C*****4
发帖数: 8585 | 49 你就继续打嘴炮装智者吧
【在 b*******8 的大作中提到】
: 不懂装懂。
: 人脸识别，三岁小孩轻松做到，老老实实向三岁小孩学习，胜过追求高大上的算法。
|
c*********e
发帖数: 250 | 50 人脸识别现在都没人玩了，算法一大堆，随便拿个都足够用。
目测就千老觉得神奇高大上。
[在 Csk2014 (超时空) 的大作中提到：]
：你说的好关键，到底怎么定义图像上某个点是瞳孔
：【 在 mifepristone (弃婴) 的大作中提到: 】
：........... |
|
|
b***y
发帖数: 14281 | 51 只能小范围识别而已，就是你自己照片里的那几张人脸互相区别，那很容易实现，不是
什么高科技。但是几亿人脸中找一个人就难了，这一点谷歌现在还是不行。
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.6
【在 C*****4 的大作中提到】
: 觉得这个太牛了，谷歌照片管理也是能把同一个人的照片都挑出来归类，太佩服了
|
i*****e
发帖数: 2810 | 52 很多不需要MATLAB。
现在人脸识别应该不算啥高科技了。
基于神经网络只是其中的一种方式而已。
也就文科生一惊一乍的。
【在 d*****u 的大作中提到】
: 没有GPU的话，caffe是不是很慢
: 你这个程序不需要matlab吧
: 以前看到一些object detector程序都调用了matlab，主要是选择窗口什么的
: 这样在一些租用的cluster上就不好用
|
i*****e
发帖数: 2810 | 53 这个更容易。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 你就继续打嘴炮装智者吧
|
b*******8
发帖数: 37364 | 54 你假装比3岁小孩懂的多，毫无意义。
三岁小孩跟老邱一样，又快又好。
小孩的智能，是二元一次方程的通用方法，而现在的计算机算法，是不明深刻道理的小
学生假设都是兔子如何的凑解鸡兔同笼的方法，换个题目，又要花半天设计一个不通用
的“巧妙”解法，还要假装高大上，一般人理解不了。
科学家能把小孩的智能搞清楚，就不用这个也设计一个算法，那个又要另起炉灶。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 你就继续打嘴炮装智者吧
|
C*****4
发帖数: 8585 | 55 吹牛就会，请具体评价哪个最优并依据你的算法给出代码让我测评一下
【在 c*********e 的大作中提到】
: 人脸识别现在都没人玩了，算法一大堆，随便拿个都足够用。
: 目测就千老觉得神奇高大上。
: [在 Csk2014 (超时空) 的大作中提到：]
: ：你说的好关键，到底怎么定义图像上某个点是瞳孔
: ：【 在 mifepristone (弃婴) 的大作中提到: 】
: ：...........
|
C*****4
发帖数: 8585 | 56 你吹了半天牛就是为了说明三岁孩子能做到的事科学家目前做出来的东西还是达不到。
你吹牛的意义何在，老老实实承认人脸识别的技术很牛对你来说障碍在哪？难道你能做
出来的软件可以模拟10岁孩子的智商？
【在 b*******8 的大作中提到】
: 你假装比3岁小孩懂的多，毫无意义。
: 三岁小孩跟老邱一样，又快又好。
: 小孩的智能，是二元一次方程的通用方法，而现在的计算机算法，是不明深刻道理的小
: 学生假设都是兔子如何的凑解鸡兔同笼的方法，换个题目，又要花半天设计一个不通用
: 的“巧妙”解法，还要假装高大上，一般人理解不了。
: 科学家能把小孩的智能搞清楚，就不用这个也设计一个算法，那个又要另起炉灶。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 57 你自己真是打脸又快又好，这楼里假装比3岁孩子懂得多不是你自己么？是谁拿三岁孩
子来鄙视谷歌鄙视现在的科学家呀？
【在 b*******8 的大作中提到】
: 你假装比3岁小孩懂的多，毫无意义。
: 三岁小孩跟老邱一样，又快又好。
: 小孩的智能，是二元一次方程的通用方法，而现在的计算机算法，是不明深刻道理的小
: 学生假设都是兔子如何的凑解鸡兔同笼的方法，换个题目，又要花半天设计一个不通用
: 的“巧妙”解法，还要假装高大上，一般人理解不了。
: 科学家能把小孩的智能搞清楚，就不用这个也设计一个算法，那个又要另起炉灶。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 58 请具体给出解决办法
【在 i*****e 的大作中提到】
: 这个更容易。
|
k*****r
发帖数: 21039 | 59 文科小留，真是少见多怪，２０多年的技术了．
【在 C*****4 的大作中提到】
: 觉得这个太牛了，谷歌照片管理也是能把同一个人的照片都挑出来归类，太佩服了
|
d****o
发帖数: 32610 | 60 neural network/deep learning本来就是对人脑的拙劣模仿
【在 C*****4 的大作中提到】
: 屁都不懂就一边呆着去，这楼里正常人都知道我说的人脸识别是指什么，就你脑结构异
: 常非要拿小孩子抬杠
|
|
|
C*****4
发帖数: 8585 | 61 哦，你比文科生先了解一点就可以鄙视文科生鄙视人脸识别了，微积分更是理科生必修
课，你是不是很鄙视微积分的鼻祖呀？
【在 i*****e 的大作中提到】
: 很多不需要MATLAB。
: 现在人脸识别应该不算啥高科技了。
: 基于神经网络只是其中的一种方式而已。
: 也就文科生一惊一乍的。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 62 既然是拙劣的模仿，这帖里一个个嘴炮份子何不给出高明的解决办法
【在 d****o 的大作中提到】
: neural network/deep learning本来就是对人脑的拙劣模仿
|
d****o
发帖数: 32610 | 63 因为大家也不知道人脑怎么work的
【在 C*****4 的大作中提到】
: 既然是拙劣的模仿，这帖里一个个嘴炮份子何不给出高明的解决办法
|
C*****4
发帖数: 8585 | 64 一个简单的技术问题讨论引来嘴炮索男 balabala，一副我最厉害我最先进我懂最多我
最高明的丑相，结果谷歌也不是他们做的，微软也被老印占领，苹果也跟他们没几根线
关系，那么多小创业公司也没有他们的份，他们唯一能做的就是老板让整什么就整什么
，用着谷歌搜罗一堆技术文章了解了解然后就满世界吹牛他们懂。。。看着真是肉酸蛋
疼 |
c****3
发帖数: 10787 | 65 说白了没上帝厉害，图像识别，苍蝇都比电脑厉害好多。
虽然苍蝇不能认人脸，它想躲的一下就躲开了。
【在 d****o 的大作中提到】
: 因为大家也不知道人脑怎么work的
|
C*****4
发帖数: 8585 | 66 那些嘴炮们呢？他们可是啥都懂
【在 d****o 的大作中提到】
: 因为大家也不知道人脑怎么work的
|
d****o
发帖数: 32610 | 67 锁男上过几节统计课的就算不会deep learning也至少写过PCA的eigenface吧
看你一惊一乍跟刘姥姥似的，嘲笑一两句也可以理解
【在 C*****4 的大作中提到】
: 一个简单的技术问题讨论引来嘴炮索男 balabala，一副我最厉害我最先进我懂最多我
: 最高明的丑相，结果谷歌也不是他们做的，微软也被老印占领，苹果也跟他们没几根线
: 关系，那么多小创业公司也没有他们的份，他们唯一能做的就是老板让整什么就整什么
: ，用着谷歌搜罗一堆技术文章了解了解然后就满世界吹牛他们懂。。。看着真是肉酸蛋
: 疼
|
C*****4
发帖数: 8585 | 68 我相信科学家一旦研究出点什么并加以应用，来吹牛的索男立马一堆堆。
【在 d****o 的大作中提到】
: 因为大家也不知道人脑怎么work的
|
C*****4
发帖数: 8585 | 69 我相信科学家一旦研究出点什么并加以应用，来吹牛的索男立马一堆堆。
【在 d****o 的大作中提到】
: 因为大家也不知道人脑怎么work的
|
c****3
发帖数: 10787 | 70 你以为那么容易研究出来，连意识在人脑那里都找不到。
人工智能就是和上帝的技术PK，怎么看现在比上帝技术都差的远了，图像识别连昆虫都
比不上。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 我相信科学家一旦研究出点什么并加以应用，来吹牛的索男立马一堆堆。
|
|
|
C*****4
发帖数: 8585 | 71 我还佩服微积分，卷积算法。。。各种数学方程的发明者，各种物理化学家，就叫刘姥
姥了？
上过统计课会点的deep learning
就有了吹牛资本了？
【在 d****o 的大作中提到】
: 锁男上过几节统计课的就算不会deep learning也至少写过PCA的eigenface吧
: 看你一惊一乍跟刘姥姥似的，嘲笑一两句也可以理解
|
d****o
发帖数: 32610 | 72 佩服没啥，觉得不可思议就没必要了
【在 C*****4 的大作中提到】
: 我还佩服微积分，卷积算法。。。各种数学方程的发明者，各种物理化学家，就叫刘姥
: 姥了？
: 上过统计课会点的deep learning
: 就有了吹牛资本了？
|
C*****4
发帖数: 8585 | 73 既然人工智能这么高难，人脸识别为啥这么被索男鄙视？
这里的索男到底牛在什么地方，他们能用人脸识别的相关技术做出啥应用了？
【在 c****3 的大作中提到】
: 你以为那么容易研究出来，连意识在人脑那里都找不到。
: 人工智能就是和上帝的技术PK，怎么看现在比上帝技术都差的远了，图像识别连昆虫都
: 比不上。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 74 既然人工智能这么高难，人脸识别为啥这么被索男鄙视？
这里的索男到底牛在什么地方，他们能用人脸识别的相关技术做出啥应用了？
【在 c****3 的大作中提到】
: 你以为那么容易研究出来，连意识在人脑那里都找不到。
: 人工智能就是和上帝的技术PK，怎么看现在比上帝技术都差的远了，图像识别连昆虫都
: 比不上。
|
c****3
发帖数: 10787 | 75 因为图像识别，你和人比，或者和昆虫，蚂蚁比，都差的远了。
除非降低标准，索南都是高标准的，自然鄙视低水准的技术
【在 C*****4 的大作中提到】
: 既然人工智能这么高难，人脸识别为啥这么被索男鄙视？
: 这里的索男到底牛在什么地方，他们能用人脸识别的相关技术做出啥应用了？
|
C*****4
发帖数: 8585 | 76 觉得不可思议怎么啦，我就知道这里的索男没有这能力去发明这种东西，跟风都跟不了
，否则我就不用谷歌了
【在 d****o 的大作中提到】
: 佩服没啥，觉得不可思议就没必要了
|
d****o
发帖数: 32610 | 77 问题这东西也不是google发明的
你佩服他家要不要佩服一下拿相对论解题的学生
【在 C*****4 的大作中提到】
: 觉得不可思议怎么啦，我就知道这里的索男没有这能力去发明这种东西，跟风都跟不了
: ，否则我就不用谷歌了
|
C*****4
发帖数: 8585 | 78 鄙视一切是索男的典型特征而已，他们实际上什么也做不出来。
当个螺丝刀写点小模块交差就是他们的最大本事。
【在 c****3 的大作中提到】
: 因为图像识别，你和人比，或者和昆虫，蚂蚁比，都差的远了。
: 除非降低标准，索南都是高标准的，自然鄙视低水准的技术
|
C*****4
发帖数: 8585 | 79 回去看看我主贴，我首先是佩服这个技术，然后把谷歌的照片管理拿出来说明谷歌知道
应用这个技术。这都是值得佩服的事情。
索男们告诉我百度怎么应用的？
【在 d****o 的大作中提到】
: 问题这东西也不是google发明的
: 你佩服他家要不要佩服一下拿相对论解题的学生
|
c****3
发帖数: 10787 | 80 这也是人性。因为现成就有更高明的技术，放在大家身边，虽然没有知道上帝是怎么做
的。
就像现在大家都很佩服美国的技术，但是如果有外星人技术来了，美国技术又要被鄙视
了。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 鄙视一切是索男的典型特征而已，他们实际上什么也做不出来。
: 当个螺丝刀写点小模块交差就是他们的最大本事。
|
|
|
d****o
发帖数: 32610 | 81 你不知道吴恩达在百度？
【在 C*****4 的大作中提到】
: 回去看看我主贴，我首先是佩服这个技术，然后把谷歌的照片管理拿出来说明谷歌知道
: 应用这个技术。这都是值得佩服的事情。
: 索男们告诉我百度怎么应用的？
|
C*****4
发帖数: 8585 | 82 不能看到别人的高明和贡献，不能放下身段夸夸别人，把内心的嫉妒表达成佩服，这是
索男的致命缺陷。
【在 c****3 的大作中提到】
: 这也是人性。因为现成就有更高明的技术，放在大家身边，虽然没有知道上帝是怎么做
: 的。
: 就像现在大家都很佩服美国的技术，但是如果有外星人技术来了，美国技术又要被鄙视
: 了。
|
d****o
发帖数: 32610 | 83 不就被锁男鄙视一下，至于吗
你找个不被锁男鄙视的人试试
【在 C*****4 的大作中提到】
: 不能看到别人的高明和贡献，不能放下身段夸夸别人，把内心的嫉妒表达成佩服，这是
: 索男的致命缺陷。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 84 我又不用百度，你就告诉我百度用人脸识别干什么了
【在 d****o 的大作中提到】
: 你不知道吴恩达在百度？
|
d****o
发帖数: 32610 | 85 不论google百度，基本功能都是学习算法支持的
【在 C*****4 的大作中提到】
: 我又不用百度，你就告诉我百度用人脸识别干什么了
|
C*****4
发帖数: 8585 | 86 鄙视要有根据，我不乱吐痰，所以我鄙视公共场所吐痰的人。
佩服那些做出技术发明改变人类生活的人，因为我做不到。
这就是基本逻辑，索男连这个都没有，一切吹牛只是源于 loser 的呐喊，看起来可怜
可笑。
【在 d****o 的大作中提到】
: 不就被锁男鄙视一下，至于吗
: 你找个不被锁男鄙视的人试试
|
C*****4
发帖数: 8585 | 87 这就是泛泛而谈。
【在 d****o 的大作中提到】
: 不论google百度，基本功能都是学习算法支持的
|
b*******8
发帖数: 37364 | 88 我老老实实承认不如三岁小孩，而你吹了半天也不肯承认眼前就有更高级的技术，不肯
老老实实去学习。仅仅因为那个是三岁小孩，如果是爱因斯坦，你就屁颠屁颠。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 你自己真是打脸又快又好，这楼里假装比3岁孩子懂得多不是你自己么？是谁拿三岁孩
: 子来鄙视谷歌鄙视现在的科学家呀？
|
c****3
发帖数: 10787 | 89 挺正常，因为你觉得牛是和自己比。
但是明明更高明的技术，在身边到处都是，人家是横向比。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 鄙视要有根据，我不乱吐痰，所以我鄙视公共场所吐痰的人。
: 佩服那些做出技术发明改变人类生活的人，因为我做不到。
: 这就是基本逻辑，索男连这个都没有，一切吹牛只是源于 loser 的呐喊，看起来可怜
: 可笑。
|
b*******8
发帖数: 37364 | 90 没有人鄙视楼主所说的技术，只是WSN指出还有更高级的大家都不知道原理但活生生就
在身边的技术。如果这个技术被彻底搞清楚，那不知道能比现在提高多少。
但因为这个技术的拥有者是三岁小孩，甚至昆虫，楼主就不肯承认了。孔老二都知道三
人行必有我师。科学家老老实实放下架子，才研究出了各种仿生的技术。
【在 b*******8 的大作中提到】
: 我老老实实承认不如三岁小孩，而你吹了半天也不肯承认眼前就有更高级的技术，不肯
: 老老实实去学习。仅仅因为那个是三岁小孩，如果是爱因斯坦，你就屁颠屁颠。
|
|
|
d****o
发帖数: 32610 | 91 谁鄙视技术了
锁男自己就靠这个吃饭呢
只是鄙视你少见多怪
【在 C*****4 的大作中提到】
: 鄙视要有根据，我不乱吐痰，所以我鄙视公共场所吐痰的人。
: 佩服那些做出技术发明改变人类生活的人，因为我做不到。
: 这就是基本逻辑，索男连这个都没有，一切吹牛只是源于 loser 的呐喊，看起来可怜
: 可笑。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 92 我看你吹牛真是吹得脑子混乱，我不肯承认眼前有更高级技术？你所谓的更高级技术是
指三岁小孩么？
三岁小孩的智商能用“技术”来表达么？既然是技术，你能做到用机器去实现了么？
【在 b*******8 的大作中提到】
: 我老老实实承认不如三岁小孩，而你吹了半天也不肯承认眼前就有更高级的技术，不肯
: 老老实实去学习。仅仅因为那个是三岁小孩，如果是爱因斯坦，你就屁颠屁颠。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 93 横向比，和自己脑子比么？这个楼里就有一个脑子混乱的拿人脸识别技术跟小孩智商比
，这不是脑子缺了一块吧。
【在 c****3 的大作中提到】
: 挺正常，因为你觉得牛是和自己比。
: 但是明明更高明的技术，在身边到处都是，人家是横向比。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 94 鄙视的不是谷歌么，你可真会洗
【在 d****o 的大作中提到】
: 谁鄙视技术了
: 锁男自己就靠这个吃饭呢
: 只是鄙视你少见多怪
|
c****3
发帖数: 10787 | 95 生物不是技术？
其实生物就是技术，可以直接把生物看成工程技术产品，看看能不能模仿做到，也是一
种检验人类，当前技术水准的标准。
比如蚂蚁，可以用它的图像识别，它的触角，推动大小不一的东西，准确回到自己的巢
穴，还能翻越障碍物，不管是白天还是夜。
你可以用电脑造一个机器蚂蚁，用程序控制，自动做同样事情吗
【在 C*****4 的大作中提到】
: 横向比，和自己脑子比么？这个楼里就有一个脑子混乱的拿人脸识别技术跟小孩智商比
: ，这不是脑子缺了一块吧。
|
d****o
发帖数: 32610 | 96 也就说狗家稀松平常没啥天顶星的，不算鄙视
狗家现在领先靠的已经不是学习算法了，是数据
【在 C*****4 的大作中提到】
: 鄙视的不是谷歌么，你可真会洗
|
a******9
发帖数: 20431 | 97 百度也有相册 一样的提供人脸识别
既然你又不用百度 怎么一口咬定百度那么差？
【在 C*****4 的大作中提到】
: 我又不用百度，你就告诉我百度用人脸识别干什么了
|
C*****4
发帖数: 8585 | 98 又来逗逼了，我佩服科学家的仿生技术人工智能水平。你偏要说小孩智商比科学家的技
术高。
都不知道你拿小孩智商跟人家仿生技术比是什么意义。
人家做A 是为了实现B，你就跟个傻叉似的不停喊B 比A厉害！要承认B比A厉害！
【在 b*******8 的大作中提到】
: 没有人鄙视楼主所说的技术，只是WSN指出还有更高级的大家都不知道原理但活生生就
: 在身边的技术。如果这个技术被彻底搞清楚，那不知道能比现在提高多少。
: 但因为这个技术的拥有者是三岁小孩，甚至昆虫，楼主就不肯承认了。孔老二都知道三
: 人行必有我师。科学家老老实实放下架子，才研究出了各种仿生的技术。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 99 生物研究才是技术好不好
【在 c****3 的大作中提到】
: 生物不是技术？
: 其实生物就是技术，可以直接把生物看成工程技术产品，看看能不能模仿做到，也是一
: 种检验人类，当前技术水准的标准。
: 比如蚂蚁，可以用它的图像识别，它的触角，推动大小不一的东西，准确回到自己的巢
: 穴，还能翻越障碍物，不管是白天还是夜。
: 你可以用电脑造一个机器蚂蚁，用程序控制，自动做同样事情吗
|
C*****4
发帖数: 8585 | 100 说谷歌厉害就是只指相册管理似的，索男又找到high 点了 |
|
|
C*****4
发帖数: 8585 | 101 说谷歌厉害就是只指相册管理似的，索男又找到high 点了 |
c****3
发帖数: 10787 | 102 为啥生物不能当成技术，难道因为就在我们身边，比我们技术高明？
生物有工程技术产品的一切特征，算是上帝的技术。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 生物研究才是技术好不好
|
C*****4
发帖数: 8585 | 103 闹半天，索男连虚拟现实都不会区分，生物本身和生物研究技术闹不清，人脑和人工智
能混一起。大声嚷嚷人脑比你电脑厉害得多。。。。跟神经病似的嚷嚷这个，
到底还是在
讨论技术么？ |
C*****4
发帖数: 8585 | 104 人家努力模拟人脑，一帮神经病喊，现成的人脑你不用，你搞电脑干什么！。。。。
笑死我了 |
C*****4
发帖数: 8585 | 105 人家发明制造机器人扫地，神经病假装智者，人的技术比你机器人高明多了！
面对神经病真是无语了 |
c****3
发帖数: 10787 | 106 你这人缺乏想象力，怪不得看到一点就觉得牛
生物可能就是天顶星人留下的技术也不一定。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 闹半天，索男连虚拟现实都不会区分，生物本身和生物研究技术闹不清，人脑和人工智
: 能混一起。大声嚷嚷人脑比你电脑厉害得多。。。。跟神经病似的嚷嚷这个，
: 到底还是在
: 讨论技术么？
|
Q***5
发帖数: 994 | 107 如果当初牛顿问：苹果为啥只往下掉，估计撞上本版某些同学，也会被笑话少见多怪吧。
脸识别程序现在越做越好，但二十多年前还是困挠世界一流学者的问题。楼主问问现在
这么好的结果是如何做到的，挺好的问题呀，有必要嘲笑人家嘛？ |
Q***5
发帖数: 994 | 108 俺对脸识别也是外行，但也学过点儿相关的知识，说说俺的理解。不敢说俺说得都对，
至少给楼主解释下思路，说明这东东也并不那么神秘。
就拿上面有同学提到的两眼的距离举例（或更准确些，眼，嘴，鼻距离的比例），这样
，从一张脸的图像就可以提取得到一组数据（行话叫“features"). 然后通过这些
features区分人。
当然，具体操作时情况很复杂，比如从图像里自动找到眼，嘴，鼻就不简单。得到
features后，怎么分类也不容易。比如同一个人的“features”在不同照片里可能不一
样（人正脸和侧脸都会导致差别），所以简单的用数学里的距离效果肯定不好。但如果
有个大的图像库，并有标注那些图像是同一人的，那些不是，那就可以通过统计学习，
让识别系统知道如何聚类。 |
C*****4
发帖数: 8585 | 109 被笑话少见多怪不是问题，问题是人家发现万有引力定律并用在各个行业，索男一开口
就是，发现万有引力算个屁啊，万有引力用的都烂大街了！
吧。
【在 Q***5 的大作中提到】
: 如果当初牛顿问：苹果为啥只往下掉，估计撞上本版某些同学，也会被笑话少见多怪吧。
: 脸识别程序现在越做越好，但二十多年前还是困挠世界一流学者的问题。楼主问问现在
: 这么好的结果是如何做到的，挺好的问题呀，有必要嘲笑人家嘛？
|
C*****4
发帖数: 8585 | 110 你确定你看懂别人的观点了吗？
人脸识别和各种技术就是在努力靠近你说的上帝的技术靠近天顶星人的技术，为什么你
们都把人类技术的进步当成小孩撒尿一样简单，而不是谦逊一点。
【在 c****3 的大作中提到】
: 你这人缺乏想象力，怪不得看到一点就觉得牛
: 生物可能就是天顶星人留下的技术也不一定。
|
|
|
C*****4
发帖数: 8585 | 111 从这问题可以看出，索男的的确确只会打嘴炮，对人脸识别具体应用了什么技术和算法
都处于道听途说一知半解状态，问他们怎么实现他们就会顾左右而言他鸡鸡歪歪说些不
着边际的废话 |
c****3
发帖数: 10787 | 112 你真逗。觉得简单的可不是我们，是那些做人工智能的。
你自己上网搜搜，看看他们这50年吹了多少次牛，现在都是第几代了，有几次做到了。
80年代拍终结者电影地球毁灭日都是1998年，80年代可是说10年达到人的智能水平，现
在又开始说了。
我们只是说实话，他们这玩意比上帝的差远了，而且和上帝的方法不一样，他们可不是
这么认为的。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 你确定你看懂别人的观点了吗？
: 人脸识别和各种技术就是在努力靠近你说的上帝的技术靠近天顶星人的技术，为什么你
: 们都把人类技术的进步当成小孩撒尿一样简单，而不是谦逊一点。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 113 这贴里一帮自大狂不停地说人脸识别是烂大街的技术，佩服这技术的属于少见多怪刘姥
姥，你是不是选择性失明。
【在 c****3 的大作中提到】
: 你真逗。觉得简单的可不是我们，是那些做人工智能的。
: 你自己上网搜搜，看看他们这50年吹了多少次牛，现在都是第几代了，有几次做到了。
: 80年代拍终结者电影地球毁灭日都是1998年，80年代可是说10年达到人的智能水平，现
: 在又开始说了。
: 我们只是说实话，他们这玩意比上帝的差远了，而且和上帝的方法不一样，他们可不是
: 这么认为的。
|
C*****4
发帖数: 8585 | 114 模拟人脑肯定是非常困难的事，能做到上帝的1%也是巨大进步，能发现某些方法完全错
误，走点弯路也很正常，也是依靠人类的巨大智慧和心血的结果，不明白有什么好鄙视
的 |
c****3
发帖数: 10787 | 115 人家说的是实话，你自己不懂。
这几十年理论没啥实质性进步，只是机器速度快了，现在是炒冷饭，以前的东西，因为
机器快了，做的比以前好了，这是和自己比。
横向和上帝比，还是差远了，而且可能根本不是一个路数。
【在 C*****4 的大作中提到】
: 这贴里一帮自大狂不停地说人脸识别是烂大街的技术，佩服这技术的属于少见多怪刘姥
: 姥，你是不是选择性失明。
|
s*******n
发帖数: 3488 | |
