人臉識(shí)別：機(jī)更智還是人更強(qiáng)

　　近日，由中央電視臺(tái)和中國科學(xué)院共同主辦的大型科技挑戰(zhàn)節(jié)目《機(jī)智過人》首次播出便賺足眼球——人臉識(shí)別“御眼重明”系統(tǒng)挑戰(zhàn)剛剛協(xié)助美FBI破獲“章瑩穎”案的“妙筆神探”林宇輝，當(dāng)晚收視率居全國第二。人機(jī)大戰(zhàn)到底是機(jī)更智，還是人更強(qiáng)?在未來的應(yīng)用中能否互為補(bǔ)充?

　　跨人識(shí)別三次比拼兩次平手

　　“御眼重明”來自云從科技，這個(gè)從中科院重慶綠色智能技術(shù)研究院發(fā)展出來的公司被業(yè)內(nèi)稱為“人工智能行業(yè)國家隊(duì)”，已經(jīng)在銀行、安防、民航領(lǐng)域占有絕對優(yōu)勢的市場份額。

　　在節(jié)目中，云從科技研發(fā)總監(jiān)李夏風(fēng)帶著“御眼重明”系統(tǒng)一亮相，便展示了“跨年齡識(shí)人”這個(gè)新技能——僅用1秒鐘就從36張圖片中選出了撒貝寧、江一燕兒時(shí)的照片。

　　在與山東省公安廳首席模擬畫像專家、國際科學(xué)鑒定協(xié)會(huì)畫像專家林宇輝接下來的PK中，節(jié)目組給出了以前人臉識(shí)別系統(tǒng)和林宇輝都從沒有做過的事情——根據(jù)孩子的圖片找父母。PK還分為視頻近景模糊、遠(yuǎn)景高糊兩個(gè)難度等級。

　　在第一個(gè)階段，“御眼重明”不到一分鐘就找對了孩子父母，林警官花了十幾分鐘也找對了。但在遠(yuǎn)景高糊難度下，“御眼重明”模型對比匹配度最高僅有29%，林宇輝則使出了自己擅長的模擬畫像法，用模糊畫像解決監(jiān)控錄像中人像不清的問題，并以此畫像尋找孩子父母。

　　雖然最后人機(jī)都沒有找對，但對于此次比拼勝負(fù)如何，各方見仁見智。

　　人工智能識(shí)別速度已超過人

　　云從科技CEO、首席科學(xué)家周曦對“御眼重明”的表現(xiàn)還算滿意。

　　“通過孩子識(shí)別父母，這對目前人臉識(shí)別技術(shù)來說還處于前沿領(lǐng)域。”周曦說，“就識(shí)別本人來說，云從的1∶1人證合一識(shí)別準(zhǔn)確率可以達(dá)到99.8%以上，在有眼鏡等面部遮擋物的情況下，只要關(guān)鍵區(qū)域遮擋小于30%也可以識(shí)別。”

　　“使用遠(yuǎn)景高糊的圖片進(jìn)行跨人識(shí)別，對目前的人臉識(shí)別技術(shù)來說確實(shí)很難。”南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院李千目教授表示，目前有效訓(xùn)練的素材比較難收集，系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)對這種新樣本的覆蓋性也不夠。人工智能在這種場景下只能找到相似的，但很難確認(rèn)正確的。

　　但李千目認(rèn)為，就目前的人臉識(shí)別技術(shù)來說，其識(shí)別速度與準(zhǔn)確率已經(jīng)超過人了。“人臉識(shí)別的主要學(xué)習(xí)方法是深度學(xué)習(xí)，它會(huì)把人的主要特征維度進(jìn)行充分表達(dá)，肯定比人的神經(jīng)元和視覺神經(jīng)判斷要強(qiáng)很多。”

　　李千目說，對于節(jié)目上人機(jī)對抗的內(nèi)容，其實(shí)可以放到另外一個(gè)情形下來看，“如果是從全國的人臉庫里進(jìn)行尋找對比，而不是臺(tái)上十幾個(gè)家庭，那么人還判斷得過來嗎?”

　　跨人識(shí)別目前準(zhǔn)確率僅為30%—50%

　　復(fù)雜又神奇的跨人識(shí)人，人工智能究竟是如何實(shí)現(xiàn)的?

　　李夏風(fēng)介紹，為了實(shí)現(xiàn)跨年齡人臉識(shí)別，他們讓“御眼重明”系統(tǒng)先從1000多萬人的2億張人臉圖片中學(xué)習(xí)了人臉的600多個(gè)特征，再搜集幾萬對成年人與其本人小時(shí)候照片的人臉數(shù)據(jù)，提取了人臉特征后，通過雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征遷移學(xué)習(xí)，找到了成年人臉和兒童照的特征空間映射關(guān)系，準(zhǔn)確率在人臉特征清晰的情況下可達(dá)95%以上。其中不僅要用到圖片清晰化技術(shù)，還有3D人臉旋正以及光照規(guī)整等人臉圖片處理技術(shù)，“多方面的技術(shù)整合，才能夠達(dá)到一定的識(shí)別精度”。

　　“此次節(jié)目中要求跨人對比，根據(jù)孩子的照片找父母，也是我們第一次嘗試。”李夏風(fēng)說，他們在人臉識(shí)別研究過程中也找到了小孩與父母的人臉特征空間對應(yīng)關(guān)系，但準(zhǔn)確率因?yàn)閿?shù)據(jù)限制需要進(jìn)一步研究識(shí)別規(guī)律，目前準(zhǔn)確率約在30%到50%之間。

　　“如果市場需求量大，那么未來我們會(huì)根據(jù)市場需要加強(qiáng)這方面的研究，跨人識(shí)別的準(zhǔn)確率也會(huì)隨之提高。”周曦說。

　　“人機(jī)大戰(zhàn)”是“人機(jī)合作”的開始

　　此次比拼再一次把林宇輝的“妙筆神探”形象展示得淋漓盡致，而他也感慨，“經(jīng)過科研工作者的努力，中國的人臉識(shí)別技術(shù)不次于國外頂級水平”。

　　林宇輝透露，在實(shí)際錄制時(shí)比拼其實(shí)有三個(gè)環(huán)節(jié)，在前面兩個(gè)環(huán)節(jié)他和“御眼重明”打成平手。在他擅長的模糊視頻第三個(gè)環(huán)節(jié)，相比“御眼重明”選的4號(hào)，林宇輝覺得自己已經(jīng)找出了包含正確答案的兩組人，只是最后選擇錯(cuò)誤。他認(rèn)為，人的判斷是基于經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上的，這個(gè)比機(jī)器人要好得多。

　　“人臉識(shí)別系統(tǒng)是基于大數(shù)據(jù)做出的判斷，它的突出優(yōu)勢就是快，這是人達(dá)不到的。”林宇輝坦言，不過當(dāng)環(huán)境、光線、角度的一系列主客觀因素影響，制約機(jī)器的發(fā)揮時(shí)，人的經(jīng)驗(yàn)、角度、思維優(yōu)勢便顯現(xiàn)出來。“如果由機(jī)器幫助初步篩選，人再來分析，結(jié)果可能就是比較準(zhǔn)確的。人機(jī)合作應(yīng)該是代表未來的發(fā)展方向。”

　　這似乎與周曦不謀而合，他從小就喜歡機(jī)器人，研究人工智能就是為了為人所用，他設(shè)想未來的人工智能是與人類亦師亦友的關(guān)系。

　　“這次人機(jī)大戰(zhàn)不是說誰戰(zhàn)勝誰，恰恰很好地展示了現(xiàn)在的人臉識(shí)別技術(shù)，也說明了它是如何幫助人的。在真正的破案中，完全可以用人工智能技術(shù)先識(shí)別，把其中得分高的篩選出來，再由人來判斷。”李千目也認(rèn)為，如果通過人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，讓圖像識(shí)別技術(shù)在工業(yè)控制、制造生產(chǎn)、金融預(yù)測識(shí)別等領(lǐng)域進(jìn)行使用，會(huì)對我們的生活、生產(chǎn)、工作產(chǎn)生更大的便利便捷，更好地帶動(dòng)智能化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。