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這個(gè)春天，人臉識(shí)別遇到了點(diǎn)小麻煩。
一場疫情讓國人帶上了口罩，沒人會(huì)想到，首先受到影響的竟是蘋果手機(jī)用戶。
由于蘋果從iPhone X就已經(jīng)開始使用Face ID進(jìn)行手機(jī)解鎖，F(xiàn)ace ID采用的又是安全性很高的3D人臉識(shí)別技術(shù)，近期，不少蘋果手機(jī)用戶表示“帶上口罩后，手機(jī)都不好使了”，網(wǎng)上甚至出現(xiàn)大量教學(xué)視頻，教學(xué)如何訓(xùn)練你的iPhone，讓你的iPhone認(rèn)識(shí)戴口罩的你。
訓(xùn)練結(jié)果因人而異，也有博主表示，訓(xùn)練數(shù)百次也沒能讓自己的“傻兒子”認(rèn)識(shí)戴口罩的自己。
那么，當(dāng)人臉識(shí)別不再能識(shí)別到你的臉，它還會(huì)認(rèn)識(shí)你嗎？
近年來，隨著人臉識(shí)別技術(shù)成熟度不斷提高，相關(guān)產(chǎn)品在國內(nèi)諸如酒店登記、車站人群篩查、公司考勤等場景應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛。以公司考勤為例，據(jù)2018年相關(guān)產(chǎn)業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，人臉識(shí)別考勤機(jī)出貨量已突破百萬。
然而，在2020年，一場疫情讓國民紛紛戴上了口罩?？谡殖蔀閲瘛皠傂琛焙?，開始頻頻脫銷，而年后復(fù)工的你發(fā)現(xiàn)，你家公司門口那臺(tái)你原以為很高科技的人臉識(shí)別考勤機(jī)已經(jīng)完全不認(rèn)識(shí)戴著口罩的你。
事實(shí)上，佩戴口罩屬于大面積遮擋問題，在人臉識(shí)別領(lǐng)域是一個(gè)公認(rèn)的難題，難點(diǎn)主要有三個(gè)：
第一，人臉識(shí)別算法主要依據(jù)人臉面部特征進(jìn)行身份判定，佩戴口罩會(huì)使下巴、嘴部、鼻子等用于識(shí)別的臉部特征大量丟失；
第二，當(dāng)前人臉識(shí)別算法使用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)依賴海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，短期內(nèi)難以收集到大量佩戴口罩照片，并進(jìn)行人工標(biāo)注；
第三，人臉識(shí)別系統(tǒng)一般包含人臉識(shí)別、跟蹤、活體檢測、識(shí)別等多個(gè)模塊，佩戴口罩影響的不僅僅是人臉檢測模塊的工作情況，而是對(duì)系統(tǒng)中每個(gè)模塊都帶來了很大的影響。
人臉識(shí)別技術(shù)之所有在國內(nèi)普及速度如此之快，是因?yàn)槠浜笥写笈ヂ?lián)網(wǎng)公司在推動(dòng)。BAT在此之前其實(shí)都有相關(guān)專利在手，疫情期間，也可見騰訊優(yōu)圖推出的“口罩佩戴識(shí)別專用AI”、商湯科技公布的“讀取眼部、嘴部和鼻部周圍240個(gè)面部特征點(diǎn)的人臉識(shí)別算法”，以及百度視覺團(tuán)隊(duì)推出的“戴口罩人臉識(shí)別算法”。
當(dāng)人臉識(shí)別，識(shí)別的不再是人臉……
1月21日，從北京回到廣州的鐘南山參加了當(dāng)?shù)厥讏鲂鹿诜窝滓咔樾侣劙l(fā)布會(huì)，會(huì)上鐘南山表示，新冠肺炎已經(jīng)出現(xiàn)人傳人。
也是在這一天，百度視覺團(tuán)隊(duì)開始研發(fā)“戴口罩人臉識(shí)別算法”。
首先，針對(duì)遮擋帶來的信息丟失問題，百度視覺團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，人臉各個(gè)區(qū)域包含的用于身份識(shí)別的信息量不是均勻分布的，眼部區(qū)域相比其他位置包含了更多的身份信息，所以只要讓算法更加關(guān)注對(duì)眼部區(qū)域的特征學(xué)習(xí)，就能將佩戴口罩、帽子等遮擋帶來的信息丟失對(duì)算法識(shí)別率的影響降到最低。
基于這一發(fā)現(xiàn)，通過采用基于空間位置的注意力機(jī)制特征學(xué)習(xí)方法，充分獲取戴口罩人臉的身份信息。
基于空間位置的注意力機(jī)制特征學(xué)習(xí)
其次，針對(duì)缺乏戴口罩訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題，百度算法團(tuán)隊(duì)通過人工生成的方式來解決。
傳統(tǒng)直接在人臉上疊加口罩圖片的方法，由于人臉姿態(tài)變化和不同場景采集圖像的分布差異等問題，無法真實(shí)模擬實(shí)際場景中的戴口罩人臉圖片，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明效果提升非常有限。因此，百度視覺團(tuán)隊(duì)采用了基于人臉關(guān)鍵點(diǎn)的三維圖像融合技術(shù)，不僅解決了人臉姿態(tài)變化帶來的口罩形變和遮擋問題，同時(shí)生成的照片更加自然、真實(shí)，最終，通過收集市面上各種顏色、大小和樣式的口罩圖片，與之前積累的未佩戴口罩人臉圖片進(jìn)行融合，快速合成了各種場景、海量真實(shí)的戴口罩訓(xùn)練照片。
合成口罩圖片
最后，在人臉識(shí)別系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，針對(duì)戴口罩問題，百度算法團(tuán)隊(duì)做了一系列的優(yōu)化。
例如檢測算法采用了百度最新的PyramidBox-lite檢測算法，并加入超過10萬張口罩人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在準(zhǔn)確率不變的情況下，召回率提升了30%；口罩分類算法基于人臉關(guān)鍵點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)抽取具有豐富面部語義信息的人臉特征表示，并基于該特征進(jìn)行口罩遮擋判斷，通過PaddleSlim進(jìn)行模型壓縮，模型大小壓縮超過3倍。
顯然，“戴口罩人臉識(shí)別算法”識(shí)別的已經(jīng)不再是人臉，而是“身份信息”相對(duì)更為集中的、沒有被遮擋的眼部，這樣勢必會(huì)降低人臉識(shí)別算法的準(zhǔn)確率，為了保證“戴口罩人臉識(shí)別算法”的準(zhǔn)確率，算法團(tuán)隊(duì)也需要花大功夫進(jìn)一步優(yōu)化算法。
2月21日，百度視覺團(tuán)隊(duì)完成“戴口罩人臉識(shí)別算法”的研發(fā)和優(yōu)化，該算法隨后也被應(yīng)用到了百度園區(qū)中。
同樣被應(yīng)用到百度自家園區(qū)的還有其針對(duì)多人、戴口罩、遠(yuǎn)距離的人臉檢測近日推出的“企業(yè)AI入場解決方案”。
計(jì)算機(jī)視覺作為當(dāng)下?lián)碛懈呱逃脙r(jià)值的人工智能技術(shù)之一，除被互聯(lián)網(wǎng)巨頭廠商緊盯外，也可見眾多AI獨(dú)角獸企業(yè)的步步緊逼。
目前來看，衡量計(jì)算機(jī)視覺能力強(qiáng)弱可以參照兩方面實(shí)力，一方面是技術(shù)研發(fā)能力，另一方是技術(shù)商業(yè)化能力。
技術(shù)研發(fā)能力上，百度早在2016年對(duì)外開放了其深度學(xué)習(xí)平臺(tái)飛槳（PaddlePaddle），在IDC 2019年發(fā)布的《深度學(xué)習(xí)框架和平臺(tái)市場份額》分析報(bào)告中，飛槳平臺(tái)在國內(nèi)市場排名第三，與谷歌、Facebook一起坐擁近80%的國內(nèi)市場份額。
百度在計(jì)算機(jī)視覺方面的技術(shù)能力及相關(guān)產(chǎn)品皆基于這一平臺(tái)打造，在此次“戴口罩人臉識(shí)別算法”研發(fā)過程中，使用基于百度飛槳（PaddlePaddle）的大規(guī)模分類庫PLSC，實(shí)現(xiàn)了快速對(duì)數(shù)百萬ID的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；采用飛槳模型壓縮庫PaddleSlim進(jìn)行模型搜索與壓縮，產(chǎn)出了高性能的人臉識(shí)別模型；使用飛槳PaddleLite，實(shí)現(xiàn)了云端和移動(dòng)端的快速部署。并且在2月13日，百度在業(yè)內(nèi)首個(gè)宣布開源基于飛槳的口罩人臉檢測及分類模型, 該模型可以有效檢測密集人流區(qū)域中的所有人臉，并判斷其是否佩戴口罩，目前已通過飛槳 PaddleHub 對(duì)外開源。
此外，計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議CVPR 2020在近日公布了收錄的論文，錄取率創(chuàng)下新低，相比去年下降3%，僅有22%，但百度仍有22篇論文入選，其中針對(duì)人臉識(shí)別和檢測被收錄的論文提出了在線高質(zhì)量錨點(diǎn)挖掘策略HAMBox、從單幅圖像預(yù)測高精度可操控人臉三維模型、大尺度高精度人臉三維模型數(shù)據(jù)庫FaceScape、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索同時(shí)搜索適合人臉檢測的特征提取器和特征金字塔的BFBox等模型和方法。
技術(shù)商業(yè)化能力上，此次百度研發(fā)的“戴口罩人臉識(shí)別算法”也已經(jīng)與科升智能、十牛信息、華捷電子、智體科技聯(lián)合在諸如城中村出租屋門禁改造、智慧校園、公共交通人臉識(shí)別、出租車駕駛行為分析等應(yīng)用場景中。此外，在線下門店無感刷臉購物、智慧社區(qū)刷臉門禁、企業(yè)員工刷臉考勤等應(yīng)用場景，也已有超過100家開始使用。
由此可見，百度視覺技術(shù)及其研發(fā)團(tuán)隊(duì)，儼然成了別人家的孩子，也正是這些別人家的孩子正在助推計(jì)算機(jī)視覺在各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)商業(yè)化。
2020年，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)嵌入到生活中各個(gè)方面，解鎖手機(jī)時(shí)需要刷臉、在線支付時(shí)需要刷臉、上班打卡時(shí)需要刷臉、乘機(jī)過安檢時(shí)需要刷臉；人臉識(shí)別技術(shù)也在各方面悄悄影響著這個(gè)社會(huì)，抓捕嫌犯時(shí)會(huì)用到人臉識(shí)別技術(shù)篩選罪犯、酒店入住時(shí)需用人臉識(shí)別技術(shù)驗(yàn)證身份。
雖然當(dāng)下的用戶的交互習(xí)慣仍停留在按鍵、觸屏、語音交互方式上，“解鎖”習(xí)慣仍停留在密碼、指紋等識(shí)別方式上，但是由于人臉識(shí)別的便利度和安全性，未來終將會(huì)是一個(gè)“靠臉吃飯”的時(shí)代。
在這之前，如何將視覺算法的復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)能力、成熟度、安全性做到極致，仍要靠各家的研發(fā)團(tuán)隊(duì)以及開源力量的長期打磨。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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