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說(shuō)到人臉識別，人臉數據集合你該懂點(diǎn)
時(shí)間:2015-08-05 17:53:05 來(lái)源:安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:未知
“以技術(shù)見(jiàn)長(cháng)的公司，產(chǎn)品化一般都做的不太理想。在我們圖像識別這個(gè)領(lǐng)域，天天P圖算是比較成功的案例?！币粋€(gè)做圖像識別的從業(yè)者毫不吝嗇地夸獎同行的產(chǎn)品。
這個(gè)不難理解，因為圖像識別不管是技術(shù)還是市場(chǎng)都還在早期培育過(guò)程中，同行之間更多的是同舟共濟而不是短兵相接的關(guān)系。并且，這些團隊的負責人之間或多或少都有一些淵源(或者師出同門(mén)，或者在同一研究所里工作過(guò))?！白鰜?lái)做去都是我們這一幫人?！边@個(gè)從業(yè)者說(shuō)道。
目前看來(lái)，國內幾個(gè)主要做圖像識別的公司都有各自側重的應用方向，百度識圖主打圖片搜索，亮風(fēng)臺主打AR人機交互，格靈深瞳主打安防，阿里巴巴主打“同款商品”，騰訊優(yōu)圖主打人臉識別，這些方向的選擇都和本身的技術(shù)優(yōu)勢和團隊基因有關(guān)。
天天P圖是騰訊優(yōu)圖團隊(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“優(yōu)圖”)的作品。它是一個(gè)自動(dòng)美妝應用，曾連續登頂中國和整個(gè)亞洲市場(chǎng)app store總榜第一名十五天以上;范冰冰版武則天熱播的時(shí)候，天天P圖推出的“一秒鐘變武媚娘”功能曾經(jīng)火遍社交網(wǎng)絡(luò )。
這個(gè)產(chǎn)品很考驗人臉識別的精確度，系統能越精準地識別五官的位置，妝容的感覺(jué)就會(huì )越貼合、越自然。
記者也從側面了解到，優(yōu)圖可能并不是業(yè)內公認的圖像識別底層技術(shù)最好的團隊，但落地最成功的產(chǎn)品卻出自它手，這可能不是偶然。
優(yōu)圖脫胎于騰訊研究院，被拆分到騰訊SNG(社交網(wǎng)絡(luò )事業(yè)群)后，一開(kāi)始作為技術(shù)支持團隊存在，主要給QQ空間等等騰訊SNG本身的一些相冊產(chǎn)品做技術(shù)支持，包括圖片壓縮、基于人臉識別的相冊管理等等。這種基因讓優(yōu)圖團隊既具備學(xué)院派的技術(shù)研究風(fēng)格，也和產(chǎn)品走得很近。
人數最少的時(shí)候，優(yōu)圖只有六七個(gè)人，發(fā)展到現在有了40余人(多為來(lái)自國內外重點(diǎn)院校的博士碩士，男女比例大約為40：1)，除了被動(dòng)地做技術(shù)響應，也開(kāi)始主動(dòng)孵化一些產(chǎn)品，天天P圖就是在這種背景下誕生的?，F在天天P圖也有了幾十人的規模，和優(yōu)圖在同一層大廈里辦公。
優(yōu)圖團隊不受一般意義上的KPI的約束，整個(gè)團隊處于一個(gè)相對輕松的氛圍。負責人黃飛躍對自己團隊的要求是：一方面繼續優(yōu)化人臉識別的底層技術(shù)，另外是嘗試不同的產(chǎn)品落地方向。
“人臉識別的原理是什么，精確度有無(wú)數字可以衡量?如果有，精確度每提高一個(gè)百分點(diǎn)，技術(shù)人員需要做出哪些努力?”
騰訊優(yōu)圖：“輸入一張人臉照片，經(jīng)過(guò)人臉檢測、五官定位、特征提取，將人臉照片變成一個(gè)數字表達。人臉識別有兩種模式，一種是1：1人臉驗證，即給定兩張照片，根據兩張照片對應的數字表達計算相似度，當相似度超過(guò)一定數值就認為是同一個(gè)人;還有一種是1：N人臉對比，將一張人臉照片與數據庫中N張人臉照片進(jìn)行相似度計算，然后排序。
衡量人臉識別準確率的數字是錯誤接受率和通過(guò)率，錯誤接受率是指將不同的人錯誤的認為是同一個(gè)人的比例，通過(guò)率是指本人被系統正確識別出來(lái)的比例，前者決定了系統安全性，后者決定了系統的可用性。
在研發(fā)過(guò)程中，通過(guò)率每上升一個(gè)點(diǎn)，需要成倍的訓練數據，以及數月的研發(fā)?！?/span>
在交流的過(guò)程中，黃飛躍和優(yōu)圖團隊的工程師反反復復提及“訓練”和“數據集”這樣的詞匯，其實(shí)人臉識別(以及圖像和模式識別)遠不是科幻電影中那么酷炫，真實(shí)的圖像識別是枯燥和機械的數學(xué)問(wèn)題，對數據的反復校正，直到判斷準確的概率無(wú)限接近100%。
說(shuō)到“數據集”，優(yōu)圖做人臉識別有一個(gè)得天獨厚的優(yōu)勢：你再也找不到一個(gè)別的公司或者機構能擁有騰訊這么多而全的人臉數據了。
目前優(yōu)圖已有的應用方向包括空間相冊、失蹤兒童找回、智能家居監控和安防管理，但目前重點(diǎn)還是在互聯(lián)網(wǎng)金融方面的應用。優(yōu)圖為財付通、微眾銀行定制了一套人臉識別系統，可以讓用戶(hù)遠程完成身份驗證，不需要到銀行柜臺也能辦理銀行業(yè)務(wù)。
這個(gè)應用場(chǎng)景有一個(gè)特殊的便利：公安部門(mén)提供的身份證照片這個(gè)“數據集”里的每一個(gè)數據都是唯一、有效且相對標準的。
談及人臉和身份證照片1：1的驗證，記者提到：因為人的外貌會(huì )發(fā)生變化，有時(shí)候機場(chǎng)安檢肉眼都無(wú)法判定乘客和身份證照片上的是否是同一人，這方面機器是否會(huì )做得更好?得到的答案是肯定的，而且這個(gè)結論已經(jīng)被來(lái)自?xún)?yōu)圖內部和外部的實(shí)驗數據驗證過(guò)。
人臉識別在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的火熱超乎優(yōu)圖預料，當然這不是偶然事件，也是他們在嘗試了很多種方向后收獲的結果之一。
如前文所述，騰訊優(yōu)圖目前只針對騰訊內部的產(chǎn)品開(kāi)放，在記者看來(lái)，這在以“開(kāi)放”、“連接”著(zhù)稱(chēng)的騰訊公司只是個(gè)階段性的策略。而目前優(yōu)圖也透露，不久的未來(lái)，優(yōu)圖的人臉識別技術(shù)也會(huì )通過(guò)開(kāi)放平臺和騰訊云向外界開(kāi)放。
這個(gè)不難理解，因為圖像識別不管是技術(shù)還是市場(chǎng)都還在早期培育過(guò)程中，同行之間更多的是同舟共濟而不是短兵相接的關(guān)系。并且，這些團隊的負責人之間或多或少都有一些淵源(或者師出同門(mén)，或者在同一研究所里工作過(guò))?！白鰜?lái)做去都是我們這一幫人?！边@個(gè)從業(yè)者說(shuō)道。
目前看來(lái)，國內幾個(gè)主要做圖像識別的公司都有各自側重的應用方向，百度識圖主打圖片搜索，亮風(fēng)臺主打AR人機交互，格靈深瞳主打安防，阿里巴巴主打“同款商品”，騰訊優(yōu)圖主打人臉識別，這些方向的選擇都和本身的技術(shù)優(yōu)勢和團隊基因有關(guān)。
天天P圖是騰訊優(yōu)圖團隊(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“優(yōu)圖”)的作品。它是一個(gè)自動(dòng)美妝應用，曾連續登頂中國和整個(gè)亞洲市場(chǎng)app store總榜第一名十五天以上;范冰冰版武則天熱播的時(shí)候，天天P圖推出的“一秒鐘變武媚娘”功能曾經(jīng)火遍社交網(wǎng)絡(luò )。
這個(gè)產(chǎn)品很考驗人臉識別的精確度，系統能越精準地識別五官的位置，妝容的感覺(jué)就會(huì )越貼合、越自然。
記者也從側面了解到，優(yōu)圖可能并不是業(yè)內公認的圖像識別底層技術(shù)最好的團隊，但落地最成功的產(chǎn)品卻出自它手，這可能不是偶然。
優(yōu)圖脫胎于騰訊研究院，被拆分到騰訊SNG(社交網(wǎng)絡(luò )事業(yè)群)后，一開(kāi)始作為技術(shù)支持團隊存在，主要給QQ空間等等騰訊SNG本身的一些相冊產(chǎn)品做技術(shù)支持，包括圖片壓縮、基于人臉識別的相冊管理等等。這種基因讓優(yōu)圖團隊既具備學(xué)院派的技術(shù)研究風(fēng)格，也和產(chǎn)品走得很近。
人數最少的時(shí)候，優(yōu)圖只有六七個(gè)人，發(fā)展到現在有了40余人(多為來(lái)自國內外重點(diǎn)院校的博士碩士，男女比例大約為40：1)，除了被動(dòng)地做技術(shù)響應，也開(kāi)始主動(dòng)孵化一些產(chǎn)品，天天P圖就是在這種背景下誕生的?，F在天天P圖也有了幾十人的規模，和優(yōu)圖在同一層大廈里辦公。
優(yōu)圖團隊不受一般意義上的KPI的約束，整個(gè)團隊處于一個(gè)相對輕松的氛圍。負責人黃飛躍對自己團隊的要求是：一方面繼續優(yōu)化人臉識別的底層技術(shù)，另外是嘗試不同的產(chǎn)品落地方向。
“人臉識別的原理是什么，精確度有無(wú)數字可以衡量?如果有，精確度每提高一個(gè)百分點(diǎn)，技術(shù)人員需要做出哪些努力?”
騰訊優(yōu)圖：“輸入一張人臉照片，經(jīng)過(guò)人臉檢測、五官定位、特征提取，將人臉照片變成一個(gè)數字表達。人臉識別有兩種模式，一種是1：1人臉驗證，即給定兩張照片，根據兩張照片對應的數字表達計算相似度，當相似度超過(guò)一定數值就認為是同一個(gè)人;還有一種是1：N人臉對比，將一張人臉照片與數據庫中N張人臉照片進(jìn)行相似度計算，然后排序。
衡量人臉識別準確率的數字是錯誤接受率和通過(guò)率，錯誤接受率是指將不同的人錯誤的認為是同一個(gè)人的比例，通過(guò)率是指本人被系統正確識別出來(lái)的比例，前者決定了系統安全性，后者決定了系統的可用性。
在研發(fā)過(guò)程中，通過(guò)率每上升一個(gè)點(diǎn)，需要成倍的訓練數據，以及數月的研發(fā)?！?/span>
在交流的過(guò)程中，黃飛躍和優(yōu)圖團隊的工程師反反復復提及“訓練”和“數據集”這樣的詞匯，其實(shí)人臉識別(以及圖像和模式識別)遠不是科幻電影中那么酷炫，真實(shí)的圖像識別是枯燥和機械的數學(xué)問(wèn)題，對數據的反復校正，直到判斷準確的概率無(wú)限接近100%。
說(shuō)到“數據集”，優(yōu)圖做人臉識別有一個(gè)得天獨厚的優(yōu)勢：你再也找不到一個(gè)別的公司或者機構能擁有騰訊這么多而全的人臉數據了。
目前優(yōu)圖已有的應用方向包括空間相冊、失蹤兒童找回、智能家居監控和安防管理，但目前重點(diǎn)還是在互聯(lián)網(wǎng)金融方面的應用。優(yōu)圖為財付通、微眾銀行定制了一套人臉識別系統，可以讓用戶(hù)遠程完成身份驗證，不需要到銀行柜臺也能辦理銀行業(yè)務(wù)。
這個(gè)應用場(chǎng)景有一個(gè)特殊的便利：公安部門(mén)提供的身份證照片這個(gè)“數據集”里的每一個(gè)數據都是唯一、有效且相對標準的。
談及人臉和身份證照片1：1的驗證，記者提到：因為人的外貌會(huì )發(fā)生變化，有時(shí)候機場(chǎng)安檢肉眼都無(wú)法判定乘客和身份證照片上的是否是同一人，這方面機器是否會(huì )做得更好?得到的答案是肯定的，而且這個(gè)結論已經(jīng)被來(lái)自?xún)?yōu)圖內部和外部的實(shí)驗數據驗證過(guò)。
人臉識別在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的火熱超乎優(yōu)圖預料，當然這不是偶然事件，也是他們在嘗試了很多種方向后收獲的結果之一。
如前文所述，騰訊優(yōu)圖目前只針對騰訊內部的產(chǎn)品開(kāi)放，在記者看來(lái)，這在以“開(kāi)放”、“連接”著(zhù)稱(chēng)的騰訊公司只是個(gè)階段性的策略。而目前優(yōu)圖也透露，不久的未來(lái)，優(yōu)圖的人臉識別技術(shù)也會(huì )通過(guò)開(kāi)放平臺和騰訊云向外界開(kāi)放。
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