華盛頓大學(xué)最新研究：人臉識別靠譜嗎？

目前有不少團隊宣稱(chēng)自己的人臉識別技術(shù)的精確率已近乎完美，可是，真的有那么靠譜嗎？

武器、考試、支付、游戲、稅務(wù)……人臉識別技術(shù)正被人們用于各行各業(yè)中，就在近日，美國FBI于2014年推出的人臉識別系統FACE已捕捉到了4.11億張面部照片。但是，人臉識別的精確率真的靠譜嗎？為此，華盛頓大學(xué)的UW團隊特意進(jìn)行了一個(gè)實(shí)驗：在一百萬(wàn)相冊圖片中對幾家宣稱(chēng)準確率近乎完美的人臉識別技術(shù)進(jìn)行測試。

關(guān)于這個(gè)項目的意義，計算機科學(xué)助理教授和UW項目的首席研究員Ira Kemelmacher-Shlizerman說(shuō)：“我們需要在星球的尺度上測試臉部識別，確保他能實(shí)際應用在更大范圍進(jìn)行測試，以便你發(fā)現識別算法的缺陷和優(yōu)點(diǎn)。”

UW團隊首先開(kāi)發(fā)了一個(gè)有一百萬(wàn)相冊圖片的數據集，這些照片代表著(zhù)690572個(gè)獨立的個(gè)人。隨后他們讓各家人臉識別團隊下載數據庫，并觀(guān)察在具有一百萬(wàn)種可能性的匹配中其算法的運行效率。

其測試部分共分為兩部分，一個(gè)部分是在查證方面測試算法，即正確識別兩個(gè)照片是否是同一個(gè)人的準確率測試；另一部分是在識別方面測試算法，即根據一張照片，從百萬(wàn)張照片中找到同一個(gè)人的不同照片的準確率測試。

在測試過(guò)程中，Google的臉部網(wǎng)絡(luò )在其中一項測試中展現出了非常高的性能，當面對更小的圖片集時(shí)，達到了近乎完美的精準度，在百萬(wàn)人測試中精準度也達到了75%。一個(gè)來(lái)自于俄羅斯N-TechLab的團隊在另一個(gè)測試中脫穎而出，精準度達到73%。這種結果在目前來(lái)說(shuō)應該已經(jīng)算不錯了，不過(guò)對于投入與實(shí)際運用還有一定距離，畢竟美國的人口數在2014年就達到了3.19億人，遠遠不是這69萬(wàn)人就可輕易比擬的。并且除了人數上的差距，在技術(shù)上，人臉識別仍有問(wèn)題尚待解決。

“你可以看出這個(gè)問(wèn)題的難點(diǎn)，從不同的年齡階段中識別出同一個(gè)人是無(wú)法解決的問(wèn)題。因此從他們二重身識別出個(gè)人和匹配不同姿勢的個(gè)人就像側視圖到正視圖一樣。 ”共同領(lǐng)導UW圖像算法和成像實(shí)驗室的Kemelmacher-Shlizerman說(shuō)道。在評估規模時(shí)，文章同樣分析了在人臉識別時(shí)年齡和姿勢的不變性。

目前，該項測試項目還在繼續進(jìn)行中，下一步中，為了一個(gè)將被用于臉部識別算法的數據集，UW團隊將收集一半一百萬(wàn)的個(gè)體，并且每一個(gè)都有一定數量的照片，這將有助平衡運行場(chǎng)地于并且測試給出相同數量的大規模訓練數據。對此，Aaron Nech稱(chēng)“最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法有數以百萬(wàn)的參數要學(xué)習，并且要求有大量的例子來(lái)調整他們”。

對于該項目的成果，UW團隊將在6月30日于計算機視覺(jué)與模式識別會(huì )議（CVPR 2016）上演講的論文中詳細展出，并且進(jìn)展結果也將在其項目網(wǎng)站同步更新。

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！