研究人员发现人体测量学的巨大缺陷，即通过图像测量面部特征

 
哈德斯菲尔德大学(University of Huddersfield)讲师Eilidh Noyes博士是人脸识别科学领域的世界一流专家之一，他在澳大利亚参加了一次会议，该会议将提出旨在协助警察，政府，法律系统和边境控制机构的政策建议。
该会议在新南威尔士大学举行，该大学是一个陌生的面部识别小组(UFIG)的所在地，该会议汇集了心理学，计算机科学和法律方面的学术专家以及警察和政府的政策制定者和从业人员。他们的目的是研究如何定义面部识别方面的专业知识。
Noyes博士是该领域的专家，他是应邀参加此次会议的20位全球学术专家之一，他的名字为“评估面部识别专业知识：将理论转变为最佳方法”，他说：“准确的面部识别对于许多警察调查和边境安全情况至关重要。实践。
“人们非常擅长在不同的图像上识别他们的朋友和家人的面孔-他们熟悉的人。但是，科学告诉我们，当我们不认识图像中的人时，面孔匹配实际上非常困难，”在哈德斯菲尔德(Huddersfield)认知心理学讲座的诺伊斯博士说。
近年来，人脸识别算法在准确性方面取得了长足的进步，在对人机性能的最新比较中，最新算法的性能优于人类。她继续说，算法可以在识别过程中发挥重要作用。
“我们需要定义在当今时代成为人脸识别专家的含义。这是人类吗?是一种算法吗?是两者的某种结合吗?”
Noyes博士的会议论文基于她与约克大学的Rob Jenkins博士进行的研究，研究对象之间的距离对面部识别性能的影响，并且是国际杂志Cognition发表的文章的主题。
Noyes博士解释说：“拍摄照片的距离会影响图像中人脸的外观。”
“从远处拍摄时，面部看起来更平整，而在缩小的距离处更加凸出。这对于跨多个图像进行面部比较具有深远的影响。
她说：“如果在两个不同的距离上拍摄同一个人的图像，它们看起来可能会非常不同，而如果操纵相机与对象之间的距离，则不同的人的图像看起来会更加相似。”