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06-17
近日，某色情直播公司推出了宅男必备新功能：成人版图图搜主播。
通过上传照片，用户可以选择与照片中的人相似的色情主播。
Megacams Yao的定位是这样的：每个人心里都有一个特别的人，他们想在平台上找到一个长相相似的人来实现自己的幻想。
然而，文本搜索并不方便。
幸运的是，我们有图像技术，人脸识别是找到他/她的最佳解决方案。
据官方介绍，Megacams的主播库有00人，平均有200人同时在线。
用户只需上传一张肖像照片，Megacams就会利用面部识别技术找到与照片相似的主播，同时也会给出相似度评分。
为了保护用户隐私，Megacams不会存储用户上传的任何照片。
一旦找到搜索结果，照片将被自动删除。
当然，这里存在严重的隐私问题。
如果你试图搜索你朋友的照片，如果真的找到了她，那就太尴尬了。
虽然方便了用户，但却很难保护主播的隐私。
好奇的用户趁机尝试了一下，却发现目前的匹配度并不是很高。
有网友上传了自己的照片：搜索结果如下：相似度最高的主播分别为46%、42%和40%。
匹配度低的原因有几个：首先是用户上传的图片质量：如果不高清，像素模糊，识别结果就会有偏差。
其次，主播的数量有限，使得匹配的画廊数量不超过2万，基数较低。
最后，用户上传的照片太少：如果用户上传较多的某个人的照片（比如某个人的无盲点、各种表情的高清照片），更有利于Megacams分析面部这个人的特征。
提取可以让Megacams更全面、更丰富地掌握角色的外貌信息，从而更精准地匹配主播。
事实上，Megacams的算法类似于Google和百度的图像搜索功能。
大致如下： 人脸检测：找到图像中人脸的位置。
面部特征点定位：包括眼球中心点、脸颊等轮廓特征点。
人脸几何归一化：根据人脸特征点位置，从图像中获取归一化的人脸区域图像。
这一步主要是为了使不同人脸上的像素对应的人脸位置一致。
面部特征提取将高维面部特征提取并映射为分类能力更强的低维特征。
计算得到的两张脸的区分特征之间的距离作为相似度的度量。
尽管近年来人脸识别算法有了很大的进步，但其智能化程度仍然有所欠缺。
目前，图像搜索在搜索同一个人时表现良好，但在搜索相似人时仍存在一定问题。
“相似度”这个词本身带有人类的主观色彩，所以仅仅通过特征提取和关键点定位来计算相似度仍然是不够的。
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