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”。