人臉識別：機更智還是人更強

　　近日，由中央電視臺和中國科學院共同主辦的大型科技挑戰節目《機智過人》首次播出便賺足眼球——人臉識別“御眼重明”系統挑戰剛剛協助美FBI破獲“章瑩穎”案的“妙筆神探”林宇輝，當晚收視率居全國第二。人機大戰到底是機更智，還是人更強?在未來的應用中能否互為補充?

　　跨人識別三次比拼兩次平手

　　“御眼重明”來自云從科技，這個從中科院重慶綠色智能技術研究院發展出來的公司被業內稱為“人工智能行業國家隊”，已經在銀行、安防、民航領域占有絕對優勢的市場份額。

　　在節目中，云從科技研發總監李夏風帶著“御眼重明”系統一亮相，便展示了“跨年齡識人”這個新技能——僅用1秒鐘就從36張圖片中選出了撒貝寧、江一燕兒時的照片。

　　在與山東省公安廳首席模擬畫像專家、國際科學鑒定協會畫像專家林宇輝接下來的PK中，節目組給出了以前人臉識別系統和林宇輝都從沒有做過的事情——根據孩子的圖片找父母。PK還分為視頻近景模糊、遠景高糊兩個難度等級。

　　在第一個階段，“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。

　　雖然最后人機都沒有找對，但對于此次比拼勝負如何，各方見仁見智。

　　人工智能識別速度已超過人

　　云從科技CEO、首席科學家周曦對“御眼重明”的表現還算滿意。

　　“通過孩子識別父母，這對目前人臉識別技術來說還處于前沿領域。”周曦說，“就識別本人來說，云從的1∶1人證合一識別準確率可以達到99.8%以上，在有眼鏡等面部遮擋物的情況下，只要關鍵區域遮擋小于30%也可以識別。”

　　“使用遠景高糊的圖片進行跨人識別，對目前的人臉識別技術來說確實很難。”南京理工大學計算機學院李千目教授表示，目前有效訓練的素材比較難收集，系統深度學習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，但很難確認正確的。

　　但李千目認為，就目前的人臉識別技術來說，其識別速度與準確率已經超過人了。“人臉識別的主要學習方法是深度學習，它會把人的主要特征維度進行充分表達，肯定比人的神經元和視覺神經判斷要強很多。”

　　李千目說，對于節目上人機對抗的內容，其實可以放到另外一個情形下來看，“如果是從全國的人臉庫里進行尋找對比，而不是臺上十幾個家庭，那么人還判斷得過來嗎?”

　　跨人識別目前準確率僅為30%—50%

　　復雜又神奇的跨人識人，人工智能究竟是如何實現的?

　　李夏風介紹，為了實現跨年齡人臉識別，他們讓“御眼重明”系統先從1000多萬人的2億張人臉圖片中學習了人臉的600多個特征，再搜集幾萬對成年人與其本人小時候照片的人臉數據，提取了人臉特征后，通過雙層異構網絡進行特征遷移學習，找到了成年人臉和兒童照的特征空間映射關系，準確率在人臉特征清晰的情況下可達95%以上。其中不僅要用到圖片清晰化技術，還有3D人臉旋正以及光照規整等人臉圖片處理技術，“多方面的技術整合，才能夠達到一定的識別精度”。

　　“此次節目中要求跨人對比，根據孩子的照片找父母，也是我們第一次嘗試。”李夏風說，他們在人臉識別研究過程中也找到了小孩與父母的人臉特征空間對應關系，但準確率因為數據限制需要進一步研究識別規律，目前準確率約在30%到50%之間。

　　“如果市場需求量大，那么未來我們會根據市場需要加強這方面的研究，跨人識別的準確率也會隨之提高。”周曦說。

　　“人機大戰”是“人機合作”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，“經過科研工作者的努力，中國的人臉識別技術不次于國外頂級水平”。

　　林宇輝透露，在實際錄制時比拼其實有三個環節，在前面兩個環節他和“御眼重明”打成平手。在他擅長的模糊視頻第三個環節，相比“御眼重明”選的4號，林宇輝覺得自己已經找出了包含正確答案的兩組人，只是最后選擇錯誤。他認為，人的判斷是基于經驗基礎上的，這個比機器人要好得多。

　　“人臉識別系統是基于大數據做出的判斷，它的突出優勢就是快，這是人達不到的。”林宇輝坦言，不過當環境、光線、角度的一系列主客觀因素影響，制約機器的發揮時，人的經驗、角度、思維優勢便顯現出來。“如果由機器幫助初步篩選，人再來分析，結果可能就是比較準確的。人機合作應該是代表未來的發展方向。”

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

　　“這次人機大戰不是說誰戰勝誰，恰恰很好地展示了現在的人臉識別技術，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先識別，把其中得分高的篩選出來，再由人來判斷。”李千目也認為，如果通過人臉識別技術的發展，讓圖像識別技術在工業控制、制造生產、金融預測識別等領域進行使用，會對我們的生活、生產、工作產生更大的便利便捷，更好地帶動智能化產業發展。