打开手机相册看看。总有一些自拍照会被朋友们说像是某位明星的样子。侧面看去和杨幂很像，眼睛又和李荣浩一样，一笑起来就和周冬雨一样了。被人说是明星时心里就会很爽。人嘛，都会有一点虚荣心，想知道自己到底是怎样的一个人。明星脸相似度测试出来的东西就是这个。

这样的测试并不是什么新奇的东西。前几年就有一些娱乐杂志推出了读者寄照片的栏目。编辑用手来对比。回信会说有多少相似之处是哪位港星。把它们搬到网络上，换一种说法。后面的人脸识别算法在跑。算法不会接受这样的心理暗示。它就干一件事。把你的照片中的人脸特征分解为数据点。和数据库中的明星面部数据进行比较。输出一个匹配度百分比。

明星脸相似度测试的核心就是把人脸转化为数学问题。眼睛的距离是多少毫米呢？鼻翼宽度占脸部宽度的比例、下颌角弧度是多少度、颧骨最高点的位置坐标、眉毛浓密度分级、上唇薄厚参数、额头倾斜角、发际线形状编码。机器不会在意你的笑容好不好看。脸色怎么样？它只会用数字来表示。把这组数据丢到已经训练好的模型中去跑一跑。匹配的结果就会跳出。

测试结果和你心中的明星相差很大。你觉得自己和刘亦菲很像。算法会告诉你和孙俪匹配度最高的那个人是……你认为是吴彦祖。但是跳出的是郭德纲。这是很正常的。人的视觉来判断是否相似受到很多影响。发型、妆容、表情、光缐包括当天穿的衣服的颜色。算法会把它们过滤掉。它只会看骨胳，看结构。人们通过观察别人的外貌来获得对这个人内心世界的认识，这就是所谓的从整体到局部的感觉。机器会根据局部来推断出整个部分的相似性。两个评价系统。

拍摄条件对于结果的影响非常大。正面平光证件照的准确率是最高的一类。打开美颜滤镜之后，算法就懵了。磨皮就是把皮肤上的细小纹路也给磨掉了。瘦脸把下颌角的参数修改了。大眼睛把眼距比破坏了。美白会使皮肤的颜色值发生变化。因此自然就会出现离谱的结果了。用经过修饰后的自拍照来测试。测出来和谁都没有关系。由于输入数据本身就已经不真实了。垃圾进垃圾出是计算机领域的老规矩。

算法所依靠的大规模人脸数据库中包含了大量的图片。数据库中明星的照片越多越好。匹配精度越高。某位明星只有一张红地毯的照片。角度还是侧面。对她的脸部特征了解不够，所以算法不能很好地识别出她。因此在她的头上找到的概率也就比较小了。反过来说的话，这些照片很多，从各个角度拍摄的照片都有，素颜、浓妆都不在话下。各个年龄层都有出现过的明星。从算法的角度来看，特征更加明显。匹配权重更高，你会被判断为和她很像。不一定真的是这样，只是因为她有足够多的数据。

相似度数值应该怎么去理解呢？百分之六十。即在算法所定义的特征空间中。与该名演员距离最近的人就是你。并不代表你就真的有六成都像她了。该数值并没有确定的意义，只具有相对的价值。同一样品，在不同的平台上得到的结果是不一样的。很正常。各家使用的人脸特征提取算法不一样。特征权重分配不一样、明星库覆盖范围不一样、阈值设定也不一样，把这件事当作娱乐来对待，不要把它当成科学鉴定。

人的情感判断与算法判断之间存在着一种奇特的错位。朋友们说你是某某某的影子。但是软件还是无法检测出来。很有可能是由于你的样子和某位明星或者某个动态的表情相似造成的。某一固定的角度，或者是某一种神态和气质。这些维度算法根本就捉不住。算法捕获的是静止的几何结构。人的捕捉到的是动态神韵，并不是两码事。反过来讲，软件会告诉你这个人很像某位明星，但是朋友们都说他不像。因为你们的脸部骨骼比较相似。但是他们的肤色、发式、气质都大不相同。人的目光被后者所吸引而跑掉了。

测试页面的设计也是有讲究的。界面非常简洁，操作也非常简单，上传照片马上就能得到结果，分享按钮十分醒目。这样的设计使用户更加乐于进行分享。形成传播链。明星匹配的结果出来之后。下面再加上一句好听的话。天生的明星范儿、骨相极佳等。这些词语就是固定的套路。就像刘亦菲一样，也像郭德纲一样。都可以找到相应的赞美文案。系统是不会这样告诉你长相像哪个口碑很差的劣迹艺人的。明星库已经做过了筛选。

隐私方面一定要小心。把照片上传到服务器之后又该如何呢？各个平台的规定是不一样的。有的当场解决了之后就会被删除。有的会被保存下来用来改进算法。其中一部分会被用到更加复杂的企业应用中去。在上传之前看一下用户协议。但是大多数人根本不会去看这些照片来测试自己的视力。不要使用含有敏感信息的图片。例如身份证上的照片、家庭住址的背景等。未成年人的照片也不能随便使用。最基本的安全意识要树立起来。

技术本身也在发展。几年前的人脸识别比对更加困难。以眼睛距离鼻子的距离等二维平面的数据为主。目前也加入了三维深度信息。耳朵的样子、眼睛的颜色。就连皮肤纹理的特点也开始被计算所包含。匹配精度越来越高的时候。也越接近于真实的法医学人类学鉴定了。该领域专家通过颅骨可以恢复容貌来判断。也可以去判断出两个面孔的结构相似程度。民用娱乐软件就是法医技术的下放。降维、娱乐化。

测试结果中有时会出现你不认识的明星。去查一查。发现人是一个十八线的小艺人。或者是某个国家的本土明星。说明数据库中所收录的内容非常广泛。算法在全球的人脸特征中寻找最相似的一张脸。肤色。种族。性别这样的标签，在算法看来并不是最重要的分类标准。它只会给出几何性质。一个亚洲女子找到了一位非洲男演员。从技术上看是可以发生的。前提是要保证两人的面部特征数据分布相近。

有人用双胞胎的照片来做测试。结果匹配的是两个不同的明星。甚至匹配到的明星之间也没有任何联系。说明该算法对于微小的不同非常敏感。双胞胎在别人的眼中是一样的。从机器人的角度看，在其内部可以量化出一些参数上的不同。眼睛之间的距离为0.3mm。算法就会把这两张脸判为不同的两个人了。走不同的匹配路线。人的敏感程度是达不到的。人们看双胞胎的时候要依靠痣。通过表情来判断，用声音来分清。

明星脸相似度测试本质上就是一面数字镜子。但是这个镜子不会照到你现在的样子。拍摄的是你的面部骨骼结构在整个人类面容谱系中所处的位置。在由数据来决定坐标系的情况下。哪一个未知坐标点距离你最近？至于信不信。这要根据人们对机器判断的信任度来决定。大多数人会选择相信好的结果。对于不好的一面笑笑吧，很正常的。娱乐测试最终的功能就是给人们带来情绪上的满足。

测量之后把结果拍下来并发布到朋友圈里。配图就是这样的吧？朋友们在下面留言，有人说很神似，也有人说是完全不同，还有人说是更像另外一个人。各种各样的观点都出来了。互动的数据要比平时发风景照片多很多。这就是该类测验所具有的社交货币性质。测的是话题、打开话匣子的理由。下一次换一个发型、换一种光、换一个角度再测一次，结果可能会改变。很好。生活中多一些这样的无害小变量。不较真，图一乐。