新年伊始，算鸡年运势是很多年轻人茶余饭后热衷做的事情。虽然“算运势”这种行为可能更多只是一种休闲，但也能给人们带来信心或是提出警示，从心理暗示上真正“改变运势”。
有意思的是，今年春节百度图像搜索推出了一款“自拍测运势”神器，打开手机百度，对准摄像头进行自拍或上传照片，图像搜索就会给出新年运势，引得不少网友上传照片去测自己的运势。这个新功能看起来挺可笑的，因为不少人笑称，手机居然也可以算命了?其实这一点也不可笑，因为“自拍测运势”用上了图像识别的黑科技，而这一黑科技背后全靠真功夫。
“测运势”背后到底有什么黑科技
“自拍测运势”神器主要是利用百度图像搜索功能，依托于百度图像识别技术，根据人脸识别技术，对眉毛、眼睛、嘴唇、脸型等四个关键检测点评价打分。综合面部特征，结合中国传统相面研究，为用户提供新年运势分析。
坦率来说，“测运势”这个功能并无太多科学依据，但却是真正的“黑科技”。因为人们的面部信息非常丰富，且每个人都截然不同，如脸型、眉毛、眼睛、鼻子等轮廓信息称之为关键点。
百度人脸识别技术主要还是把每个人的脸部图像进行多轮处理，如轮廓定位态校正、全局粗定位、局部精细定位，跟踪人脸72个关键点的特征，***组合成一个面部表情网，来识别每个人的表情和相貌特征，以此再推断出所谓的“运势”，在春节娱乐大众，给大家带来一些欢乐。
除了“测运势”以外，前不久搭载百度大脑的小度机器人还在《***大脑》舞台上战胜了从未失算的“水哥”王昱珩，而比拼的内容就是人脸识别。当时王昱珩在节目录制的前，主动要求把视频明暗度调低20%，让挑战难度增加了好几倍，希望以此战胜小度机器人。
王昱珩谈到，对于增加难度，他想的是，是不是越暗，电脑的噪点就越多?如果把亮度降下来的话，(电脑在处理的时候)可能就回不来(亮度)。不过图像识别的精准度远比人要高。机器识别主要也是靠图像轮廓，并不畏惧亮度下降。
图像识别看似简单实则难度极大
我们在看到测运势的时候或是小度战胜水哥的时候，大多只是几秒钟之间发生的。前面所讲的跟踪人脸72个关键点的特征似乎也只是一瞬间的事情。
不过，识别面孔看似简单，实则很难。人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
其次是个人人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚，室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
也正是如此，图像识别的考验算法以及数据量的丰富程度。国外有一个图像数据库叫LabelMe。上图是其中一张图像，标得非常细，房屋的外形、轮廓、窗户、汽车、所有草地、马路都标得很清楚。这个图库中大概有十万图片，而真正标记清晰的图像大概是一万张。这些图片都是人工一点点输入的。
就拿这次***大脑节目中，小度机器人和水哥王昱珩之间比赛来看。小度的算法还要面临各种环境光源的考验，甚至还要面临人脸姿态和饰物的考验，以及摄像机的图像问题，乃至动态监测中丢帧的影响。机器人在识别人脸时必须经过人脸检测、人脸预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配与识别等一系列的过程。
这些难点其实都考验着机器视觉的准确率。不过，随着百度在这一领域的研究深入，图像识别技术将越来越精准。
人脸识别究竟可以有哪些实际运用
测运势、搞综艺节目当然和我们的生活还是存在一定的距离。那么图像搜索在生活之中究竟又哪些实际运用呢?这可能才是真正会影响到我们的问题。
图像搜索、人脸识别等技术真正可以运用的领域有很多，比如这四大块。
1、可以提供拍图翻译、拍题找答案、查药品，以及识别美食检索做法等一系列服务，解决人们生活中很多文字“不可描述”，图像才能描述的问题。我们出门在外，如果看到自己喜欢的商品，可以打开购物APP，识别后直接购买就好。像手机百度在识别红烧肉的图片时，就会直接给出制造方法。
2、由于图像识别技术远比人要可靠，也被运用在互联网金融的授信之中，能够缩短中间环节，反而还提高授信安全度，甚至是实现刷脸支付。百度金融其实已经把人脸识别运用在金融授信中。这种方式可以实现秒批，防止身份冒用的情况。让金融安全得到极大提升。
3、我国二代证的普及使中国目前逾12亿人的身份信息有了数码照片数据，平安城市联网的数百万台监控摄像机每天也产生着海量的数据信息，公安已经跨入大数据应用时代。人脸识别技术在海量数据信息的支撑下已经成为了为公安部门寻找走失儿童、侦破案件提供技术支持的重要基础。
4、为无人驾驶等未来技术做好储备，百度无人车在驾驶过程中之所以能自动规避其他车辆和行人，就是因为有雷达不断采集实时路况，车内有电脑对这些图片、视频进行分析和处理。可以说，图像识别技术会成为未来无人驾驶的一个重要的基础支撑。
