❶ 怎样才能快捷的通过图等信息搜索到画师的id
可以用网络搜图，以图搜信息来查找画师的ID。
网络识图是网络图片搜索近期推出的一项新功能。
“世界很复杂，网络更懂你”，常规的图片搜索，是通过输入关键词的形式搜索到互联网上相关的图片资源，而网络识图则能实现用户通过上传图片或输入图片的url地址，从而搜索到互联网上与这张图片相似的其他图片资源，同时也能找到这张图片相关的信息。
相同图像搜索：
通过图像底层局部特征的比对，网络识图具备寻找相同或近似相同图像的能力，并能根据互联网上存在的相同图片资源猜测用户上传图片的对应文本内容。从而满足用户寻找图片来源、去伪存真、小图换大图、模糊图换清晰图、遮挡图换全貌图等需求。
全网人脸搜索：
在第一版推出后的两年，网络识图进行了第一次重大升级。据统计，互联网上约15%的图片包含人脸。为了优化人脸图片的搜索效果，网络识图引入自主研发的人脸识别技术，推出了全球第一个全网人脸搜索功能。
该功能可以自动检测用户上传图片中出现的人脸，并将其与数据库中索引的全网数亿人脸比对并按照人脸相似度排序展现，帮你找到更多相似的TA。该功能上线后获得了新浪科技、搜狐IT、36氪等多家科技媒体的第一时间热烈报道，解放日报甚至进行了专访并开辟了相关专栏报道。
基于人脸搜索技术的网络魔图“PK大咖”功能，以单日最高访问量9000万次创造了人脸识别技术使用的纪录，并斩获2013年艾菲奖大中华区金奖，成为技术与产品结合的典范。
❷ 百度识图的核心技术是什么
网络识图的核心技术原理:
对于这种网络，谷歌的图像搜索一般由算法实现，一般是三个步骤：
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function(散列函数)等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算;根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来;最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。
❸ 有哪些识图能力较强的网站
1、google图片搜索
含有大量的图片分类，可限定图片内容类型、颜色、大小、文件类型等。有内容过滤器功能，能够去除许多儿童不宜的图片。
2、网络搜图
号称世界上最大的中文图片搜索引擎，从数十亿中文网页中提取出各类图片。到目前为止，网络图片搜索引擎可检索图片已经近亿张，能中文新闻网页中实时提取新闻图片。可根据图片大小和格式进行高级搜索。
3、TinEye
老牌相似图片搜索引擎 TinEye 是一个非常强大的图片搜索引擎。可以帮你找到同一张图片类似的结果。
❹ 人脸识别数据库常用的有哪些
给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。x0dx0ax0dx0a1.FERET人脸数据库-x0dx0a由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一x0dx0ax0dx0a2.CMU-PIE人脸数据库x0dx0a由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合x0dx0ax0dx0a3.YALE人脸数据库x0dx0a由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态x0dx0a的变化.x0dx0ax0dx0a4.YALE人脸数据库Bx0dx0a包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制x0dx0ax0dx0a5.MIT人脸数据库x0dx0a由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.x0dx0ax0dx0a6.ORL人脸数据库x0dx0a由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,x0dx0a表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.x0dx0ax0dx0a7.BioID人脸数据库x0dx0a包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。
❺ 怎么用搜索照片出处
在网上看到一张图片，比如一张妹子图，想知道妹子是谁？图片出自哪里？怎么办？就比如下面这张图片，你能找到图片的出处，并且知道妹子是谁吗？
其实老司机早就知道找图片出处的各种方法，至于都是找的什么图，为什么要找出处，大家懂都行了，不多说。
今天主要给大家介绍一种比较简单的找图片出处的方法，那就是利用各大搜索引擎的“以图搜图”功能，你也可以理解成“识图”功能，简单来说，就是在搜索引擎的图片搜索页面，上传一张本地图片，或者粘贴网络图片的链接，就能借助搜索引擎庞大的数据库查找能力，找到你想要查找的信息。
而搜索引擎，国内的有网络、360、搜狗等，国外的有谷歌等。不过网络和360的以图搜图功能非常鸡肋，这里不做推荐，反倒是不太出名的搜狗网站，识图功能非常强大，识别成功率远远大于网络和360。不过即使比网络和360强那么多，但是和谷歌的识图功能还是有不小的差距，所以这里就按照好用程度，依次进行推荐了。
第一名当然就是谷歌了，识别率杠杠的，只要不是太偏门的图片，基本上都能找到出处。比如文章开头的妹子图片，通过谷歌的以图搜图查找，得出的结果如下。
没错，妹子就是宅男吧之前给大家介绍过的@real__yami，我们再点击所有大小的图片（上图中的“All sizes”），得到的结果如下：
不过目前谷歌在国内打不开，需要借助科学方法才能访问，如果你能访问谷歌，这个是首选，其他的不用看了，如果访问不了，那就接着往下看吧。
第二名就是搜狗网站，它的识图地址如下：
搜狗识图地址：https://pic.sogou.com/
点击上面的地址，在打开的网页中，点击输入框右边的照相机图标，选择你要上传的图片即可。（识别率还相当凑合，大部分图片都能找到出处，下面是搜索结果。）
第三名就是网络和360，识别率都非常低，所以也就不分三名四名了，万一用前两个都找不到出处的话，可以用它们俩碰碰运气，地址如下。
网络：http://image..com/
360：https://image.so.com/
另外，如果你是电脑访问，还可以安装浏览器插件，比如宅男吧之前给大家推荐的“二箱”浏览器插件（点击页尾左下角的“阅读原文”链接，里面有一键直达链接。），集合了多个搜索引擎的以图搜图功能，不用再自己一个一个试了，看下图。（可以看到，上面集合了多个搜索引擎。）
当然还有其他好用的插件，不过由于浏览器品牌不同，能搜到的插件结果也不同，所以这里就不一一推荐了，你可以在浏览器的扩展管理，或者扩展程序里面，搜索相应的关键词，比如“以图搜图”，“识图”，“相似图片”等等。（不是所有浏览器都支持扩展程序，比如window自带的ie，就不支持扩展程序，但是市面上常见的浏览器，基本都支持，比如谷歌浏览器，360浏览器，火狐浏览器等等。）
通过上面的介绍，估计你现在已经掌握了简单的找图片出处的方法，接下来就亲手试一试吧
❻ 人脸识别数据库常用的有哪些
给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。
1.FERET人脸数据库 -
由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一
2.CMU-PIE人脸数据库
由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合
3.YALE人脸数据库
由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态
的变化.
4. YALE人脸数据库B
包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制
5. MIT人脸数据库
由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.
6. ORL人脸数据库
由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,
表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.
7. BioID人脸数据库
包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。