人脸识别机更智还是人更强

　　近日，由中央电视台和中国科学院共同主办的大型科技挑战节目《机智过人》首次播出便赚足眼球——人脸识别“御眼重明”系统挑战刚刚协助美FBI破获“章莹颖”案的“妙笔神探”林宇辉，当晚收视率居全国第二。人机大战到底是机更智，还是人更强？在未来的应用中能否互为补充？

　　跨人识别三次比拼两次平手

　　“御眼重明”来自云从科技，这个从中科院重庆绿色智能技术研究院发展出来的公司被业内称为“人工智能行业国家队”，已经在银行、安防、民航领域占有绝对优势的市场份额。

　　在节目中，云从科技研发总监李夏风带着“御眼重明”系统一亮相，便展示了“跨年龄识人”这个新技能——仅用1秒钟就从 6张图片中选出了撒贝宁、江一燕儿时的照片。

　　在与山东省公安厅首席模拟画像专家、国际科学鉴定协会画像专家林宇辉接下来的PK中，节目组给出了以前人脸识别系统和林宇辉都从没有做过的事情——根据孩子的图片找父母。PK还分为视频近景模糊、远景高糊两个难度等级。

　　在第一个阶段，“御眼重明”不到一分钟就找对了孩子父母，林警官花了十几分钟也找对了。但在远景高糊难度下，“御眼重明”模型对比匹配度最高仅有29%，林宇辉则使出了自己擅长的模拟画像法，用模糊画像解决监控录像中人像不清的问题，并以此画像寻找孩子父母。

　　虽然最后人机都没有找对，但对于此次比拼胜负如何，各方见仁见智。

　　人工智能识别速度已超过人

　　云从科技CEO、首席科学家周曦对“御眼重明”的表现还算满意。

　　“通过孩子识别父母，这对目前人脸识别技术来说还处于前沿领域。”周曦说，“就识别本人来说，云从的1∶1人证合一识别准确率可以达到99.8%以上，在有眼镜等面部遮挡物的情况下，只要关键区域遮挡小于 0%也可以识别。”

　　“使用远景高糊的图片进行跨人识别，对目前的人脸识别技术来说确实很难。”南京理工大学计算机学院李千目教授表示，目前有效训练的素材比较难收集，系统深度学习对这种新样本的覆盖性也不够。人工智能在这种场景下只能找到相似的，但很难确认正确的。

　　但李千目认为，就目前的人脸识别技术来说，其识别速度与准确率已经超过人了。“人脸识别的主要学习方法是深度学习，它会把人的主要特征维度进行充分表达，肯定比人的神经元和视觉神经判断要强很多。”

　　李千目说，对于节目上人机对抗的内容，其实可以放到另外一个情形下来看，“如果是从全国的人脸库里进行寻找对比，而不是台上十几个家庭，那么人还判断得过来吗？”

　　跨人识别目前准确率仅为 0%—50%

　　复杂又神奇的跨人识人，人工智能究竟是如何实现的？

　　李夏风介绍，为了实现跨年龄人脸识别，他们让“御眼重明”系统先从1000多万人的2亿张人脸图片中学习了人脸的600多个特征，再搜集几万对成年人与其本人小时候照片的人脸数据，提取了人脸特征后，通过双层异构络进行特征迁移学习，找到了成年人脸和儿童照的特征空间映射关系，准确率在人脸特征清晰的情况下可达95%以上。其中不仅要用到图片清晰化技术，还有 D人脸旋正以及光照规整等人脸图片处理技术，“多方面的技术整合，才能够达到一定的识别精度”。

　　“此次节目中要求跨人对比，根据孩子的照片找父母，也是我们第一次尝试。”李夏风说，他们在人脸识别研究过程中也找到了小孩与父母的人脸特征空间对应关系，但准确率因为数据限制需要进一步研究识别规律，目前准确率约在 0%到50%之间。

　　“如果市场需求量大，那么未来我们会根据市场需要加强这方面的研究，跨人识别的准确率也会随之提高。”周曦说。

　　“人机大战”是“人机合作”的开始

　　此次比拼再一次把林宇辉的“妙笔神探”形象展示得淋漓尽致，而他也感慨，“经过科研工作者的努力，中国的人脸识别技术不次于国外顶级水平”。

　　林宇辉透露，在实际录制时比拼其实有三个环节，在前面两个环节他和“御眼重明”打成平手。在他擅长的模糊视频第三个环节，相比“御眼重明”选的4号，林宇辉觉得自己已经找出了包含正确答案的两组人，只是最后选择错误。他认为，人的判断是基于经验基础上的，这个比机器人要好得多。

　　“人脸识别系统是基于大数据做出的判断，它的突出优势就是快，这是人达不到的。”林宇辉坦言，不过当环境、光线、角度的一系列主客观因素影响，制约机器的发挥时，人的经验、角度、思维优势便显现出来。“如果由机器帮助初步筛选，人再来分析，结果可能就是比较准确的。人机合作应该是代表未来的发展方向。”

　　这似乎与周曦不谋而合，他从小就喜欢机器人，研究人工智能就是为了为人所用，他设想未来的人工智能是与人类亦师亦友的关系。

　　“这次人机大战不是说谁战胜谁，恰恰很好地展示了现在的人脸识别技术，也说明了它是如何帮助人的。在真正的破案中，完全可以用人工智能技术先识别，把其中得分高的筛选出来，再由人来判断。”李千目也认为，如果通过人脸识别技术的发展，让图像识别技术在工业控制、制造生产、金融预测识别等领域进行使用，会对我们的生活、生产、工作产生更大的便利便捷，更好地带动智能化产业发展。