蘋果的照片應(yīng)用程序?qū)砜赡軙ㄟ^面部和肢體語言識別人

Apple的“照片”應(yīng)用程序不僅可以通過使用面部識別來改善其“面孔”主題識別功能，還可以識別人的個體肢體語言，典型姿勢和軀干。

自從iPhoto '09中引入人臉檢測以來，十年來，蘋果一直在研究如何提高其識別圖像中人物的能力。盡管Faces功能既聰明又有用，但很容易混淆，Apple希望使用其他細節(jié)(例如肢體語言)來分類人們。

“通過結(jié)合面部和身體提示來識別人”是一項新近公開的專利申請，描述了可能的多種實現(xiàn)方式以及為什么需要這樣做。

蘋果公司說：“隨著帶攝像頭的移動設(shè)備的普及，用戶可以在許多不同的環(huán)境和地理位置拍攝許多人和物體的大量照片。” “但是，對這些圖像進行分類和組織可能是具有挑戰(zhàn)性的。”

“通常，人臉識別用于識別跨圖像的人，但是人臉識別可能會失敗，”它繼續(xù)說道，“例如，在圖像質(zhì)量和/或人的姿勢不佳的情況下，例如，如果人看著鏡頭。”

因此，我們的照片使人臉檢測變得困難是我們的錯。蘋果公司提出的解決方案是創(chuàng)建一個所謂的“人”特征，而不僅僅是一個人的面孔。

蘋果公司表示：“可以將一段時間內(nèi)拍攝的圖像分組為'時刻'，其中每個時刻代表一組時空一致的圖像。” “換句話說，'時刻'包括在相同的一般位置(例如，房屋，工作場所，飯店或其他重要位置)內(nèi)以及在預(yù)定長度的相同時間范圍內(nèi)拍攝的圖像。”

例如，您一天早上在家拍攝的照片將被分析，并將圖像中每個人的數(shù)據(jù)存儲在Apple所謂的“多維抽象嵌入空間”中。這是從這些照片中收集到的有關(guān)該人的信息的數(shù)據(jù)庫。

“這不僅基于面部特征，而且還基于圖像中出現(xiàn)的人物的身體(例如，軀干)的其他特征，” Apple說。“這些特征可以包括例如形狀，紋理，姿勢等。”

但是，并非所有這些特征都得到同等對待。蘋果繼續(xù)說：“例如，軀干特性在各個時刻之間不太可能保持一致……因為人們在幾天，幾周，幾個月等時間內(nèi)都換衣服了。”

因此，對于這種檢測和信息“集群”的分類，仍然保留著至關(guān)重要的面孔。蘋果只談?wù)撛谂臄z的照片的“一瞬間”，“兩瞬間”或“三瞬間”中創(chuàng)建聚類，但是看起來要處理的圖像越多，準(zhǔn)確性就越高。

該專利申請列出了三個發(fā)明人。它包括Vinay Sharma，其先前的工作包括有關(guān)改善面部識別的訓(xùn)練系統(tǒng)的已獲專利。