華盛頓大學(xué)最新研究:人臉識(shí)別靠譜嗎?
目前有不少團(tuán)隊(duì)宣稱自己的人臉識(shí)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(shí)別技術(shù)正被人們用于各行各業(yè)中,就在近日,美國(guó)FBI于2014年推出的人臉識(shí)別系統(tǒng)FACE已捕捉到了4.11億張面部照片。但是,人臉識(shí)別的精確率真的靠譜嗎?為此,華盛頓大學(xué)的UW團(tuán)隊(duì)特意進(jìn)行了一個(gè)實(shí)驗(yàn):在一百萬(wàn)相冊(cè)圖片中對(duì)幾家宣稱準(zhǔn)確率近乎完美的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行測(cè)試。
關(guān)于這個(gè)項(xiàng)目的意義,計(jì)算機(jī)科學(xué)助理教授和UW項(xiàng)目的首席研究員Ira Kemelmacher-Shlizerman說(shuō):“我們需要在星球的尺度上測(cè)試臉部識(shí)別,確保他能實(shí)際應(yīng)用在更大范圍進(jìn)行測(cè)試,以便你發(fā)現(xiàn)識(shí)別算法的缺陷和優(yōu)點(diǎn)。”
UW團(tuán)隊(duì)首先開發(fā)了一個(gè)有一百萬(wàn)相冊(cè)圖片的數(shù)據(jù)集,這些照片代表著690572個(gè)獨(dú)立的個(gè)人。隨后他們讓各家人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)下載數(shù)據(jù)庫(kù),并觀察在具有一百萬(wàn)種可能性的匹配中其算法的運(yùn)行效率。
其測(cè)試部分共分為兩部分,一個(gè)部分是在查證方面測(cè)試算法,即正確識(shí)別兩個(gè)照片是否是同一個(gè)人的準(zhǔn)確率測(cè)試;另一部分是在識(shí)別方面測(cè)試算法,即根據(jù)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(zhǔn)確率測(cè)試。
在測(cè)試過(guò)程中,Google的臉部網(wǎng)絡(luò)在其中一項(xiàng)測(cè)試中展現(xiàn)出了非常高的性能,當(dāng)面對(duì)更小的圖片集時(shí),達(dá)到了近乎完美的精準(zhǔn)度,在百萬(wàn)人測(cè)試中精準(zhǔn)度也達(dá)到了75%。一個(gè)來(lái)自于俄羅斯N-TechLab的團(tuán)隊(duì)在另一個(gè)測(cè)試中脫穎而出,精準(zhǔn)度達(dá)到73%。這種結(jié)果在目前來(lái)說(shuō)應(yīng)該已經(jīng)算不錯(cuò)了,不過(guò)對(duì)于投入與實(shí)際運(yùn)用還有一定距離,畢竟美國(guó)的人口數(shù)在2014年就達(dá)到了3.19億人,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是這69萬(wàn)人就可輕易比擬的。并且除了人數(shù)上的差距,在技術(shù)上,人臉識(shí)別仍有問題尚待解決。
“你可以看出這個(gè)問題的難點(diǎn),從不同的年齡階段中識(shí)別出同一個(gè)人是無(wú)法解決的問題。因此從他們二重身識(shí)別出個(gè)人和匹配不同姿勢(shì)的個(gè)人就像側(cè)視圖到正視圖一樣。 ”共同領(lǐng)導(dǎo)UW圖像算法和成像實(shí)驗(yàn)室的Kemelmacher-Shlizerman說(shuō)道。在評(píng)估規(guī)模時(shí),文章同樣分析了在人臉識(shí)別時(shí)年齡和姿勢(shì)的不變性。
目前,該項(xiàng)測(cè)試項(xiàng)目還在繼續(xù)進(jìn)行中,下一步中,為了一個(gè)將被用于臉部識(shí)別算法的數(shù)據(jù)集,UW團(tuán)隊(duì)將收集一半一百萬(wàn)的個(gè)體,并且每一個(gè)都有一定數(shù)量的照片,這將有助平衡運(yùn)行場(chǎng)地于并且測(cè)試給出相同數(shù)量的大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)。對(duì)此,Aaron Nech稱“最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有數(shù)以百萬(wàn)的參數(shù)要學(xué)習(xí),并且要求有大量的例子來(lái)調(diào)整他們”。
對(duì)于該項(xiàng)目的成果,UW團(tuán)隊(duì)將在6月30日于計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議(CVPR 2016)上演講的論文中詳細(xì)展出,并且進(jìn)展結(jié)果也將在其項(xiàng)目網(wǎng)站同步更新。
最后,記得關(guān)注微信公眾號(hào):鎂客網(wǎng)(im2maker),更多干貨在等你!
硬科技產(chǎn)業(yè)媒體
關(guān)注技術(shù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新
