手相测试(手相测试免费软件)

在线卜卦、AI看相……当算命师傅们开启了“网络战场”

中新网客户端北京4月10日电(任思雨)“缘主，我看你印堂发黑，恐有不祥的事情呀。”

走在马路上，你有没有被“算命的”纠缠过？

如今，随着互联网的发达，算命占卜这门生意也开启了网络战场，在线卜卦、专栏讲解、AI看相……当年街上拦过你的算命师傅，现在可能正在屏幕后指点着你的人生。

但是，他们真的很“灵”吗？

来源：网页截图

你在淘宝上算过命吗？

隐蔽的屋子、天桥上的小摊、神神秘秘的《易经》图谱，是很多人对算命活动的印象，不过现在，你跟“大神”之间的交流，只需要一个手机。

在网购平台上，只要在搜索框键入“算命”，就能看到许多仙风道骨的师傅，销量最高的店铺，30天内就能卖出8500+件，交易成功的有6000+件。

来源：网页截图

算一次命，价格多在50-300元之间。在客服发来的业务讲解中，有姻缘、事业、财运等等项目，个人综合全科还可以组合打折。

基本上所有的商家都写着测不准可以全额退款。一家收费较高的店铺号称，本店是先根据八字推算一二前事，符合了再测未来，要是不准确，大可以直接退款。

某家店铺的收费业务。来源：网页截图

记者选择了其中销量较高的一家店铺下了单，在提供生辰八字信息的30分钟后，“师傅”就发来了多段语音，表示会在不久后遇到满意的缘分。

但换了一家店铺，另一个“师傅”则说，“你的八字格局里有煞，遇到了也可能不行”。

分析到最后，他建议记者去恭请一道化解的“灵符”：

“我自己做些努力有可能吗？”

“这是唯一化解方法。自己是改变不了的。”

再去搜索“灵符”，画风是这样的：

网购平台上的各种“符”。来源：网页截图

想要爱情美满？来个“爱情锁心符”；

想要财源广进？来个“转运财运符”；

“特强回心转意符”、“死心塌地符”、“平安健康护身符”、还有专门定制符……总之，大多数的心愿，都能在这些符里找到。

“特强回心转意符”。来源：网页截图

当算命也玩起“黑科技”

正在上学的张然(化名)数了数，自己已经算过七、八次命了，因为考虑到未来的工作和婚姻，“什么都不确定，心里就跟一种执念一样就想算卦”。

她坦言，都是因为现实生活中的一些压力和迷茫，加上受到综艺节目和周围朋友的影响，所以想去试试。

第一次算命，张然是跟着亲戚去的，不过后来她发现，现在的算命师傅都开辟了“网络战场”。比如，她就在某知识分享网站找到了不少打广告的师傅。

还有，微博上永远不会落下热点的“命理大师”。特别是娱乐新闻的评论区，他们的抵达速度总是远远快于大多数的吃瓜群众：

微博上的“命理大师”们。来源：微博截图

微信朋友圈，也常常有各种各样的在线占卜：“免费看手相，只限女生，很准的哟。”要么转发朋友圈获得两百个赞，要么选择掏钱一对一服务。

微信朋友圈里的“看手相”。

如果二维码测试看起来已经习以为常，现在还有更先进的“黑科技”——AI看面相。

一款名叫“面相研究院”的小程序曾经风靡朋友圈，号称用人工智能来测面相，准确率高达95%。只要上传一张露出五官的正面照，就能换来一份人生事业、财富、爱情的分析报告。

微信小程序“面相研究院”。

小程序的简介这样写道：“由3位国内资深相学大师整的面相学基本概念，和5位人工智能工程师运用深度神经网络学习语言，让AI学习近20万拥有108个定位点的真实人脸样本数据。”

尽管没有更科学的证据表明用人工智能算命有用，但付费算命课、小程序在线占卜的花样依然层出不穷。

几个人，上千万的生意经

2019年年初，微信公众号“s神棍局s”被封号，有网友评论说：“算天算地、却没撑过自己的水逆。”

“s神棍局s”的主要业务，号称是通俗易懂地分析风水、命理、面相、性格等“玄学”。

但这个只有8个人的团队，曾经在6个月内涨粉36万，制造出数篇10w+文章。2017年，神棍局获得数百万人民币的天使轮融资，2018年又完成了Pre-A 轮融资，累计融资金额近千万元。

微信公众号“s神棍局s”讲解风水。

除了讲解风水，他们的获益方式还有微信算命。90分钟与命理师对话过去和未来，便宜的2000，贵的要一万元。每周，每个命理师的25个预约号“十分钟内就抢完了”。

2018年底，一篇《北京望京SOHO风水大局，互联网“滑铁卢”？》引发热议，文章称望京SOHO所在地存在八字路煞、反弓煞等等风水大忌，还举例了多个陷入困境的入驻企业。随后遭到起诉。

3月18日，望京SOHO起诉自媒体“神棍局”的侵权诉讼案正式开庭。SOHO中国董事长潘石屹表示：“相信公正的法律会战胜‘神棍搅局’，相信科学理性会战胜封建迷信。”

为什么痴迷于算命？

从地摊走向互联网，为什么人们总是痴迷算命？

2005年，中国科协发布的《第三次“中国公众对未知现象的抽样调查”报告》指出，在中国，四人中就有一个人“非常相信”或者“有点相信”算命，超过40%的受访者表示自己曾经算过命，还有2/3的人表示日常的行为会或多或少受到算命结果的影响。

买家问答。来源：网页截图

在急速变化的社会，面对未来的不确定性和多重选择，算命成了一些人摆脱焦虑的出口。

“人在迷茫期都会想个精神寄托或者安慰的东西。”前几年，当张然还在仔细询问算命结果的时候，师傅甚至告诉她，没事不要太依赖算命，还是要注重现实。

买家评论。来源：网页截图

尽管各大店铺都表示如果不准可以退款，但它预测的都是未来的事，早就超出了退款时效。

张然后来发现，自己看了很多次命运，最后也只是为了图个心理安慰，对结果其实没有那么大的期待。

上世纪，心理学家伯特伦·福勒通过试验发现了“巴纳姆效应”的现象，即人往往具有一种心理倾向，认为一种笼统的、一般性的人格描述十分准确地揭示了自已的特点，即使这种描述十分空洞。

于是，当心烦意乱、对生活失去了控制感，所谓命运的解读就给了人生一个比较明确的方向。久而久之，时常想着用算命结果对标，就自然有希望变成大师描述中的生活，也自然觉得“灵”了很多。

如今，张然早就不热衷算命了，“目标明确了，内心逐渐能稳定了，就没那么大兴趣了”。她告诉记者，更重要的是，要做好当下的事情。(完)

掌纹也可支付？支付宝多个掌纹支付专利获授权

（图片来源网络）

据Tech星球报道，支付宝正在研发“掌纹支付”功能，该项目从去年开始加速了研发进程，或将成为未来支付宝的一种全新支付方式。

天眼查App显示，近期，支付宝（杭州）信息技术有限公司多个掌纹支付专利已获授权，包括掌纹识别设备、收银设备等。如“生物特征识别设备”专利，通过设置容纳腔，降低了外部环境对掌纹识别过程的影响，保证准确率；“掌纹识别设备”专利可在低分辨率、高噪声的掌纹图像中提取识别掌纹，保证了产品的识别精度；“掌纹识别装置”专利外观设计产品用于采集人体的掌纹、掌脉特征信息，以进行高准确率、快速的身份认证，实现线下支付、门禁识别、安检过闸等功能。

人工智能看“手相”？这回不是玄学，而是Fast AI的经典案例！

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作者——Zahar Chikishev

利用较小的训练数据集检测图像的关键点位置。

要训练一个可以准确预测手指和手掌线条位置的网络，需要多少张贴有标签的图像？我的灵感来自于这篇博客（https://towardsdatascience/fun-with-small-image-data-sets-part-2-54d683ca8c96）。在这篇博客中，作者谈及，从每次训练的135张图片中区分出某一人是否配带眼镜的准确率高达97.5%。那么回到正文，从15个不同人的60幅贴有标签的图像中，我的任务能得到什么样的准确性？

12个检测点

其目的是准确估计一个手部图像12个点的x和y坐标。4个点在指尖，4个点在指根，另外4个点沿着掌心线等距，第一个点和最后一个点正好在这条线的起点和终点。

这些训练所需的照片是我朋友的照片。每人6张，左手3张，右手3张。这些照片是用不同的智能手机在不同白色背景和不同灯光条件下拍摄的。60张图片都是我手工标注的。

对于神经网络的处理，我使用基于PyTorch的fastai library v1.0.42（https://www.fast.ai/2018/10/02/fastai-ai/）。作为IDE的Jupyter笔记本，和我笔记本的NVidia GTX 960M 4Gb VRAM进行训练。我所得结果的总训练时间是25小时，考虑到这个GPU远远不是目前市场上最好的硬件，所以25个小时也还不错。

这个项目的主题是数据扩充，幸运的是Fast AI提供了高效的图像转换算法，并提供了干净的API来定义它们。让我们深入讨论细节。

数据和模型

将标记后的数据分为51幅训练图像和9幅验证图像。验证图像包括3张人的照片，以及6张既不出现在训练集上也不与训练中上的任何人共用背景或相机的照片。所有右手的图像在预处理中我们都进行了水平翻转（如下图所示）。

所有进行过标记的训练图片

在如此小的数据集上进行数据增强是必要的，我对进入神经网络的每个图像采取了随机缩放、旋转、亮度和对比度转换等等。Fast AI库允许我们容易地定义它。在底层，同样的仿射变换也应用于标签点。图像按照样本均值和序列集的方差进行归一化，其中每个RGB通道单独进行归一化，并按4:3的比例调整大小，更具体地说，是384×288像素。听起来有很多东西需要我们定义。但令人惊讶的是，整个数据定义可以归结为以下代码片段：

这个模型是标准的resnet34。从resnet34中删除最后两个分类层，然后加上1x1卷积来减少通道数，并与两个完全连接的层相连。第二个全连通层输出24个激活，经过双曲正切激活函数后表示为12个关键点的x、y坐标。

但有时用代码说话更好:

代码头部的定义使用了常规的PyTorch语法和模块，除了我写的重塑模块之外，它还重构了张量。这个重塑是必要的，因为我的标签坐标在内部由Fast AI表示为12×2张量，它需要匹配。另外，标签被Fast AI重定位到[-1;1]范围，所以这里使用双曲正切激活函数比较合适。

优化目标是使训练中的L1损失最小化。

有两个额外的准确性指标来判断网络的性能和进度。第一个和第二个指标分别为0.1和0.01。即，在验证集上计算实际标签与预测坐标误差在0.1和0.01之间的比例。这里标签的范围也是[-1;1]，给定图像大小为384×288像素。我们可以很容易地计算出第二个度量允许高度和宽度的最大误差分别为1.92和1.44像素。

神经网络训练

神经网络训练是通过运行这行代码40次来完成的:

除了使用Adam optimizer定期进行100个迭代次数的训练外，Fast AI方法还具较好的学习率和动量策略，这是Fast AI在广泛的应用中使用的一种更快收敛的方法。更多细节见Sylvain Gugger的博客（https://sgugger.github.io/the-1cycle-policy.html）。我发现它很适合我的模型。对于每100个训练周期而言，在50个训练周期之后，错误率比开始时要高，但是在周期结束时，错误总是会得到改善。如果你还是不明白，请看下面这张图片。

学习速率(左)和动量(右)在100个epoch变化。

迭代次数损失为2500到2600，每回迭代次数有8批。我们在迭代次数 2500中添加了更多的数据。

这个学习速率和动量的过程称为1cycle策略。据说，它还有助于对抗过度拟合，而且它似乎比我尝试过的其他选项收敛得更快。

我将训练分为5个步骤，以帮助大家理解不同变化的影响：

1500个迭代次数， resnet34个骨干层\"冻结\"在ImageNet的预训练值上，只训练自定义头层，并且仅使用35个训练图像集。300个迭代次数后，\"解冻\"骨干层。700个迭代次数后，增加了更多的数据扩充。具体来说，max_zoom 5%到10%，max_warp 5%到20%，max_rotate 5到10度。500个迭代次数后，从另外4个人那里向训练集添加了16个图像。使训练集的总大小达到51。1000个迭代次数后，每个cycle减少20%的学习率，最后一个cycle达到1e-5左右的学习率。记住，每个周期是100个迭代次数。

以下图表总结了进展情况:

在4000个迭代次数后的训练中损失和准确性度量。

这5个步骤中的每一个都对模型进行了额外的改进。数据扩充中的转换尤其重要，它对验证集错误的改进有重要贡献。\"解冻\"和更多的数据也为验证集提供了很好的改善。另一方面，虽然降低学习率显著改善了训练集的错误，但并没有较大的突破。过度拟合在这里是一个真正的问题，使用较小的学习率会使情况变得更糟。

总的来说，在训练过程中，网络共看到14.7万张不同的变换图像，训练时间为25.5时。

讨论的结果

训练集的最终平均L1误差为0.46像素，而验证集的平均L1误差为1.90像素。此外，训练集的这个分数是针对转换后的图像，而验证图像则没有转换。这是明显的过拟合。

尽管如此，结果还是相当不错的，验证集推断如下图所示。注意，绿色的点是实际的标签，红色的点是最终模型的预测。从结果上看，该模型似乎使其预测更具有全局性和相互依赖性，而不是给局部边缘更多的权重。

最终结果：图1、图2和图3是训练集中不同人的手。图4到6和图7到9是没有出现在训练集合中两个人的手。绿色的点是实际的标签，红色的点是预测的结果。

模型改进的明确方向是更多的数据和更智能的数据扩充。平均误差仍然需要小4-5倍才可以。

是哪里出现了问题？

在不同的地方添加dropout层等是没有用的。这可能是因为使用1cycle策略的高学习率本身就是一种正则化的形式，不需要更多的正则化。为不同的层组选择不同的学习率也是一个死胡同。

如果一开始就删除BatchNorm层，模型就会停止训练，即使学习率更低(1e-5)。

我尝试了另外两种骨干模型架构，Darknet（https://docs.fast.ai/vision.models.html）和U-Net（https://docs.fast.ai/vision.models.unet.html#vision.models.unet），它们具有不同的自定义头部，但是在我的实验中，它不如简单的resnet34工作得好。

最后，Fast AI库在这一点上只有仿射变换(平行线映射到平行线)和透视变换(直线映射到直线)。考虑到数据增强在这个项目中的重要性，我进行了一个额外的转换，如图所示。然而，由于某些原因，它并没有带来改善。

结论

该模型仅用51幅训练图像就达到了较好的预测精度。越来越多的数据被证明可以提高精度，并在一定程度上成功地对抗过度拟合。

Fast AI库是这个项目的一个合适工具，它有以下优越性：

简洁但灵活的数据和模型定义用于数据扩充的一系列内置仿射和透视图转换，它们可以自动转换标签点智能学习率和动量策略似乎能更快地收敛并减少过拟合