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刷脸识“网红” 机器人还嫩点

2016-07-01 08:34
人在旅途20
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  6月30日下午5时许,杭州西湖区凤凰创意园一会场,一场人机识别极限对抗大赛正在进行。决战双方是有着超强微观识物能力、人称“鬼才之眼”的王昱珩和人脸识别机器人“蚂可”。双方挑战的“道具”———50名青春靓丽的网络红人身着统一的服装站在舞台一边,舞台另一侧大墙上密密麻麻地贴着数百张姑娘们的自拍照。

  在公证员的见证下,观众从现场网红中随机抽取数位。对战双方需要对被选中者进行观察后,再从照片墙中挑出对应的照片。比赛共分三场且难度依次递进,前两个回合,双方打成平手。第三轮的“寻找网红童年照”却将人机双方置于极限挑战之中:十多年的成长脱变足以让人的容貌发生巨大改变,辨识难度巨大。21分48秒,王昱珩率先按下按钮,提交答案。7分钟后,机器人“蚂可”也完成了识别。答案揭晓:王昱珩成功认出一位网红的童年照,并放弃辨认另一位,而此轮“蚂可”辨识的两位网红照片都出现差错。

  赛后,王昱珩笑称事先并不知道比赛内容也未经彩排,“她们(网红们)的变化真的太大了。”人脸识别机器人“蚂可”的研发团队负责人陈继东则说,人和机器各有所长,此次和人类最强大脑的PK,说明机器学习人类的大脑,“还有一段路要走。”

王昱珩在“寻找网红童年照”环节进行观察

 人脸识别机器人“蚂可”
 

  历史

  利用人脸识别身份从“找规律”到“对号入座”

  “利用人脸识别身份”,人类的这个想法其实早在百年以前就已经出现。早在1888年,达尔文的表弟、英国科学家弗朗西斯·高尔顿,在发表于《自然》杂志上的文章《对于人的识别与描述》就提出,用一组数字代表不同的人脸侧面特征,并且还对人类自身的人脸识别能力进行了分析。有关“自动人脸识别”最早的研究论文,至今也有五十年的历史。

  直到上世纪九十年代,人脸识别一直都未能突破最初的瓶颈。这项技术在一开始被研究者们认为是一个一般性的模式识别问题,通俗地说就是“找规律”。不过,最初的这三十余年间,研究者们并没能取得多少非常重要的成果,更不要说“投入应用”了。

  进入20世纪90年代,麻省理工学院人工智能实验室的一次实验,在对比了基于结构特征和基于模板匹配两种方法的识别性能之后,得出模板匹配的方法。其识别性能,要优于此前“基于特征”的方法。这次试验,基本终止了此前研究者们“找规律”的研究思路。

  从1991年到1997年,基于“模板匹配”方法,诞生了若干具有代表性的人脸识别算法。最负盛名的当属麻省理工学院特克(Turk)和潘特(Pentland)提出的“特征脸”。这一方法的思路,是将许多张人脸图像变换到另一个子空间,将图像“降维”,用向量的形式表现出来,并在平均后得到平均向量,也就是一张“平均脸”。进而再通过计算得到“特征向量”即“特征脸”,并通过对每张人脸与“特征脸”相似性的计算,来实现最终的“识别”。和之前“找规律”的思路相比,这种思维更酷似于“对号入座”。

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