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德國(guó)研發(fā)“無(wú)臉”識(shí)別 挑戰(zhàn)像素新底線;

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2016-09-22   瀏覽次數(shù):399
核心提示:德國(guó)馬克斯普朗克研究所的工作人員表示,他們創(chuàng)造了一種全新的人臉識(shí)別算法,名為FacelessRecognitionSystem(FRS),被譯為無(wú)
        德國(guó)馬克斯普朗克研究所的工作人員表示,他們創(chuàng)造了一種全新的人臉識(shí)別算法,名為FacelessRecognitionSystem(FRS),被譯為“無(wú)臉識(shí)別”。

當(dāng)然,這并非意味著真的沒(méi)有臉也能識(shí)別,而是這套系統(tǒng)能夠通過(guò)模糊相片甚至被部分遮擋的圖片來(lái)識(shí)別個(gè)體。

趨于精準(zhǔn)的“揣測(cè)”

文章報(bào)道稱(chēng),德國(guó)馬克斯普朗克研究所研發(fā)的無(wú)臉識(shí)別系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)程是自清晰圖片再到模糊圖片的遞進(jìn)過(guò)程,也就是先提供一張臉部清晰的圖片,然后降低其分辨率變?yōu)槟:龍D片,再由機(jī)器進(jìn)行識(shí)別,當(dāng)系統(tǒng)學(xué)習(xí)完成后就可以識(shí)別分辨率不高的臉部照片了。報(bào)道稱(chēng),如果只提供一張臉部清晰的照片,那么這套系統(tǒng)辨識(shí)模糊圖片時(shí)的準(zhǔn)確率為69.9%,但是如果可以提供10張臉部清晰的照片供機(jī)器選擇,那么準(zhǔn)確率可提高到91.5%。

即便是照片中臉部沒(méi)正面對(duì)鏡頭,系統(tǒng)也能透過(guò)發(fā)型、服飾、體型和慣用姿勢(shì)就能正確辨識(shí),辨識(shí)正確率達(dá)83%。不過(guò),當(dāng)把欲辨識(shí)照片中的臉部以黑色方塊完全遮住、且照片分別在不同場(chǎng)合拍攝,準(zhǔn)確率降到只剩14.7%。

這并非第一次科研人員對(duì)模糊照片進(jìn)行人臉識(shí)別。去年,F(xiàn)acebook旗下的人工智能實(shí)驗(yàn)室就推出了類(lèi)似的識(shí)別系統(tǒng)。它利用提供免費(fèi)及付費(fèi)數(shù)字照片存儲(chǔ)、分享的軟件Flickr上4萬(wàn)張公開(kāi)照片,讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)演算法學(xué)習(xí)辨識(shí),最終的算法識(shí)別模糊圖片準(zhǔn)確率達(dá)到83%。研究人員稱(chēng)這種算法將為FacebookMoments照片應(yīng)用提供幫助。后者可以對(duì)手機(jī)上的照片進(jìn)行篩選,然后識(shí)別用戶(hù)的Facebook好友。不過(guò),由于可以識(shí)別沒(méi)有人臉的照片,所以這項(xiàng)技術(shù)引發(fā)的隱私擔(dān)憂同樣值得重視。

對(duì)于模糊照片的識(shí)別研究,我國(guó)科學(xué)家也一直在尋找突破,被稱(chēng)為“我國(guó)人臉識(shí)別之父”的清華大學(xué)電子工程系教授蘇光大就是其中之一。他在接受《中國(guó)科學(xué)報(bào)》采訪時(shí)表示,德國(guó)研發(fā)的無(wú)臉識(shí)別技術(shù)并非空穴來(lái)風(fēng),因?yàn)樗苍趶氖骂?lèi)似的研究。

尋找罪犯蹤跡

與Facebook以社交便利為目的的研究不同,蘇光大的研究更傾向于案件偵破工作。從2009年的鄭州“317”命案,到2010年4月的云南景洪殺人案,再到2010年11月7日的內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾沙圪堵鎮(zhèn)兇殺案,都離不開(kāi)蘇光大主持研究的人臉識(shí)別技術(shù)。

而隨著監(jiān)控?cái)z像頭的普及,警方破案越來(lái)越依靠攝像頭拍攝的證據(jù)。但是,“現(xiàn)在的監(jiān)控錄像拍攝的人臉圖像分辨率比較低,所以給人臉識(shí)別技術(shù)提出了更高的要求。”蘇光大告訴《中國(guó)科學(xué)報(bào)》記者。

在偵破2009年重慶319槍擊哨兵案時(shí),重慶警方一直排查無(wú)果。因?yàn)樵诰綉岩上右扇顺霈F(xiàn)的監(jiān)控錄像中,出現(xiàn)的是一個(gè)蒙臉歹徒幾秒內(nèi)槍殺重慶沙坪壩一處部隊(duì)大門(mén)哨兵,并奪走81-1自動(dòng)步槍的場(chǎng)景。但監(jiān)控錄像頭較遠(yuǎn),所以不論如何截圖,辦案人員看到的始終是個(gè)黑色的影子,臉部細(xì)節(jié)難辨。于是,重慶警方求教蘇光大。

為了測(cè)試人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確性,重慶警方先讓一名警察在同樣的案發(fā)位置被監(jiān)控?cái)z像頭拍攝,然后將這張截圖發(fā)給蘇光大,希望看看他還原的人臉與警方人員掌握的照片是否相符。“當(dāng)時(shí)我看到的照片,人臉位置的分辨率大概只有3*4。”蘇光大回憶道。經(jīng)過(guò)一系列測(cè)算,蘇光大先是恢復(fù)了眼睛的樣子,確定了瞳距,并且粗描出臉部輪廓。再通過(guò)進(jìn)一步處理,復(fù)原了人物的面部細(xì)節(jié),經(jīng)過(guò)比對(duì),還原的人像與之前的清晰的照片幾乎一樣。

有了這次測(cè)試,重慶警方才將周克華的視頻截圖發(fā)給了蘇光大。經(jīng)過(guò)精心處理,警方拿到了嫌犯的清晰圖像,讓這名眉眼冷峻、唇角向下透著狠勁兒的男子現(xiàn)出了原形。

抽絲剝繭

接受采訪時(shí),蘇光大給記者一張幾乎看不出人影的圖片,圖片中幾乎只有黑白兩色。這是蘇光大接受的另一案件的監(jiān)控錄像照片,他立刻指出了人臉的位置,并放大圖片。只是,在記者眼中,照片依然是白茫茫一片。在接下來(lái)的說(shuō)明中,蘇光大從“白霧”中定位出眼睛和下頜的位置,進(jìn)而像在周克華案件所做的一樣,還原人臉細(xì)節(jié)圖。

“這套人臉識(shí)別技術(shù)最關(guān)鍵的一步就是定位,技術(shù)難點(diǎn)也是定位。”蘇光大一再?gòu)?qiáng)調(diào)。因?yàn)樵谝粡埾袼貥O低的圖片中,如何確定眼睛的位置至關(guān)重要。在人臉重建之前,系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了一系列的學(xué)習(xí)。“首先,我們先選用人臉的高清圖片,再將它處理為模糊圖像,也就是下采樣。”蘇光大介紹說(shuō)。然后讓系統(tǒng)測(cè)算出人眼和下巴的位置,實(shí)現(xiàn)三點(diǎn)的精確定位。“我們會(huì)讓實(shí)際模糊圖像與高清圖像形成的模糊圖像進(jìn)行匹配,尋找到一個(gè)一個(gè)的相似點(diǎn),再將相似點(diǎn)對(duì)應(yīng)的高清圖像塊逐次進(jìn)行重建,最終形成完整的重建人臉。”

之所以先確定瞳孔與下頜的位置,是因?yàn)槿c(diǎn)定一面的定位準(zhǔn)確性,由此帶來(lái)了人臉圖像歸一化處理的準(zhǔn)確性。

現(xiàn)在,蘇光大已經(jīng)將具有人臉重建的人臉識(shí)別軟件“傻瓜化”。只要不是像素極低的情況,操作人員只需要按照流程打開(kāi)軟件,將需要識(shí)別的照片上傳,再點(diǎn)擊重建的按鈕,就可以得到復(fù)原圖像,然后這個(gè)圖像會(huì)在已知的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配,找到的關(guān)聯(lián)圖像會(huì)按照相似度排列。操作人員則可以根據(jù)其他線索進(jìn)一步確定嫌疑人。“目前這種技術(shù)已經(jīng)在全國(guó)5個(gè)公安廳局進(jìn)行應(yīng)用。”蘇光大自豪地說(shuō)。

挑戰(zhàn)新難度

不過(guò),蘇光大也表示,因?yàn)椴磺宄聡?guó)研究人員識(shí)別的是清晰圖片的下采樣還是實(shí)際場(chǎng)景模糊的圖片,所以不好判斷他們的技術(shù)實(shí)現(xiàn)的程度。

對(duì)于人臉識(shí)別的未來(lái),蘇光大有著自己的目標(biāo):“現(xiàn)在的人臉識(shí)別幾乎都需要正面圖片,所以下一步我們要繼續(xù)研發(fā)如果拍攝到有角度的人臉如何識(shí)別。”要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)并不容易,經(jīng)過(guò)努力,蘇光大只能夠?qū)?0度水平轉(zhuǎn)動(dòng)角的人臉成功識(shí)別,而這也是建立在人臉3D建模的基礎(chǔ)上。

而且,為了讓識(shí)別速度更快,蘇光大還創(chuàng)立了一種新型的計(jì)算方法,讓人臉圖片在檢索時(shí)的速度提高了上百倍。今年年底前,蘇光大還打算再進(jìn)行一次專(zhuān)家評(píng)審會(huì),評(píng)審會(huì)通過(guò)后就將這套面向基層應(yīng)用的人臉識(shí)別系統(tǒng)正式推出。

 
 
 
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