Anwar hadid ig的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

使用圖像和深度學習了解社交互動

為了解決Anwar hadid ig的問題，作者艾費瑪 這樣論述：

人們通常能自然無礙地和他人互動，而社群訊號（social signal）是有效溝通的自然產物。然而如何讓電腦能分析、了解社交互動，並正確展現人類社群訊號的過程，仍舊是社群訊號處理（social signal processing, SSP）領域最大的挑戰之一。社交互動可以透過面對面或網路兩種不同的渠道進行。在面對面的互動中，人們常透過可觀察的非語言行為線索（例如：手勢、臉部表情、聲音表達、肢體動作和人際距離等）來了解社群訊號和行為並與他人互動。基於臉部圖像辨識的社交互動研究近來受到學術界極大重視，這是因為臉部圖像蘊含多樣化的臉部特徵，可以用來傳達關於年齡、性別、情緒和健康狀況的資訊。這些訊息

在描述個人特質和社交溝通中扮演了重要的角色，其中，年齡尤其是影響我們日常社交互動最基本的因素之一。因此，根據臉部影像自動估計年齡的研究成為人工智慧領域的一項重要目標。雖然近幾年有巨大進展，但由於臉部樣貌的多變性取決於基因特徵、生活型態、臉部表情以及年齡等因素，這個研究課題仍屬於未解的難題。另一方面，網路互動包含了用戶如何透過社交平台如Facebook、Twitter、Instagram或Flickr等與他人互動。大部分的社交網路允許用戶創造並分享內容，也可以藉由不同的形式（例如：觀看、按讚或留言）與其他用戶創造的內容互動，從而產生大量含有用戶興趣、觀點、日常生活和互動資訊的社交內容。爆炸性成長

的社群媒體內容和線上互動的行為，造成少數社交內容得到大量關注、受歡迎，但絕大多數則受到忽視。在社群媒體上不同種類的內容中，圖像已經成為用戶溝通的重要媒介，也導致用戶獲得的觀看次數或社交知名度產生變動。上述現象吸引了電腦視覺和多媒體領域的研究人員的興趣，並探究特定圖像受歡迎的原因，以及如何自動預測其受歡迎程度。然而，因為用戶獨特的偏好及其在社群媒體上互動歷程等其他因素，社群媒體上圖像受歡迎的程度仍然難以衡量、預測和定義。為此，本論文提出了一個架構，用以理解現實和線上世界的社交互動，來解決這些挑戰。首先，本論文探討根據臉部圖像自動估計年齡的問題。傳統估計臉部年齡的方法，透過直接分析臉部資訊（例如：

鼻子、嘴巴、眼睛等）來從一個人的照片決定其年紀。然而即使對人類來說，一眼看出某人的年紀本質上仍是一項艱鉅的任務。為了處理這個問題，本論文由人類認知過程發想，提出了一個比較深度學習（comparative deep learning）的架構。藉由比較輸入圖像與選定的參考圖像（基準組），決定那組比較年輕或年長，從而以臉部圖像估算年齡。我們用區域卷積神經網路（region-convolutional neural network, R-CNN）從輸入圖像與參考樣本中擷取臉部特徵。然後，為了估計年齡差距，我們用能量函數（energy function）從全連接層（fully connected lay

er）獲取資訊，產生了一組代表比較關係（年輕或年長）的建議。最後，在模型的預測階段收集所有建議並依多數決來判斷人的年紀。我們在FG-NET、MORPH和IoG資料集上的實驗結果顯示，我們提出的架構超越目前最頂尖的方法，且進步的幅度分別是在FG-NET的13.24%（平均絕對誤差）、MORPH的23.20%（平均絕對誤差）以及IoG的4.74%（年齡分組分類精準度）。其次，本論文研究社群媒體上圖片受歡迎度預測的問題。隨著社群網路如Flickr、Facebook的興起，用戶常藉由分享他們的生活照片來互動。雖然每分鐘上傳了數十億張圖像到網路，但只有少部分能有超過百萬次的觀看量，其他則完全被忽略。即使

是相同用戶上傳的不同照片也不會有相同的觀看數。所以如何預測圖像受歡迎度是一個值得研究的主題，同時也是社群媒體分析的關鍵挑戰。因為這可提供一個瞭解個人喜好以及公眾目光的管道。然而，圖像受歡迎度的關鍵因素，和建立一個能預測社群媒體上圖像歡迎度的模型，依然是未解的難題。為此，本論文提出了一個多模式深度學習模型（multimodal deep learning），該模型藉由與圖像受歡迎度有關的多種視覺和社會特徵，來預測社群媒體上圖像的受歡迎度。本模型使用了兩種CNN，分別學習輸入圖像的高階特徵，並將他們融入一個統一的網路來預測受歡迎度。我們透過一系列對Flickr真實資料集的實驗來評估本模型的效能。實

驗結果顯示，本預測模型勝過四個傳統的機器學習演算法、兩個CNN模型和其他最新的方法，效能至少提昇了2.33%（斯皮爾曼等級相關係數）、7.59%（平均絕對誤差）以及14.16%（均方誤差）以上。

基於影像失真分析及光流特徵之假臉偵測

為了解決Anwar hadid ig的問題，作者吳星叡 這樣論述：

生物驗證技術，是指利用身體特徵或行為特徵去達到驗證或辨識身分。生物驗證已經包含許多技術，像是指紋、臉部、虹膜、及語音驗證等等，其中指紋和虹膜驗證已經獲得相當高的準確率。雖然臉部驗證逐漸的普及，但仍然存在風險，其中是假臉問題。為了防止冒充者利用重新影印照片、人臉面具、或是在裝置上播放的影片進行欺騙，進而提出假臉偵測 (Face spoofing detection)。由於假臉的顏色、紋理、及質量特徵會不同於真臉，所以本論文對臉部區域的特徵進行預測，其中利用影像失真分析特徵 (Image Distortion Analysis features，簡稱IDA features) 包括模糊特徵 (B

lurriness feature)、色度特徵 (Chromatic moment feature)、及顏色多樣性特徵 (Color diversity feature)。當額外裝置攻擊時，非臉部區域會受到裝置的邊框限制而影響，反而造成的更多背景變化；相反的，真臉不會有裝置邊框的問題。因此，本論文基於特徵提取的方式提出新的光流法特徵 (Optical Flow feature)。我們目的是對非臉部區域計算每一點像素位移變化，然後只計算明顯遭受到攻擊的四個區塊的位移，不僅能夠大幅降低光流法的計算量且能夠有效得提升假臉偵測的準確率。利用上述所提取的多特徵組合成特徵向量並透過支持向量機 (Suppo

rt Vector Machine，簡稱SVM) 進行模型訓練，並透過分數級融合 (Score-level fusion)進行偵測真臉或假臉。最終結果分別顯示在CASIA數據庫和Replay-Attack數據庫，我們有效得的結合光流法特徵和影像失真分析特徵，並且有效提升5.23%及 3.58%的準確度，而且在沒有使用額外裝置下整個系統達到了每一偵的執行速度為0.081秒。