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时间:2018-12-08
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1、机器人再次对战人类最强大脑这次换成人脸识别 1月6日江苏卫视《最强大脑》,上演了一场精彩的人机对决,这次的战场不再是围棋,而是人脸识别。机器人再次对战人类最强大脑这次换成人脸识别 1月6日江苏卫视《最强大脑》,上演了一场精彩的人机对决,这次的战场不再是围棋,而是人脸识别。机器人再次对战人类最强大脑这次换成人脸识别 1月6日江苏卫视《最强大脑》,上演了一场精彩的人机对决,这次的战场不再是围棋,而是人脸识别。 人类的出战代表为王峰(微博),其为90后世界记忆大师,《最强大脑》名人堂轮值主席。 2015年以队长身份参加《最强大脑第二季》,在《最强大脑》中德国际对抗赛中,王峰率领中国代表
2、队4:0完胜德国队,本人以一敌二,并打破快速记忆扑克牌世界纪录。 机器的一方则是百度机器人“小度”,百度大脑在人工智能领域的很多研究成果都植入到其身上。 “百度大脑”已建成超大规模的神经网络,拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练,能模拟人脑的工作机制。百度大脑如今智商已经有了超前的发展,在一些能力上甚至超越了人类。 在人脸识别技术的国际测评中,百度最高能达到99.77%的准确率,2015年曾获得过两次世界第一。而人机大战的第一场就是PK人脸识别。 “小度”将与名人堂选手约战三场,主要在人脸识别、语音识别上面PK,前三期人机大战,采用三局两胜制,如果百度大脑全胜,将参加角逐最后的
3、脑王争霸。 第一轮:跨年龄识别 嘉宾(章子怡)从20张蜜蜂少女队成员童年照中挑出3张高难度照片,选手通过动态录像表演将所选童年照和在场的成年少女向匹配。选择正确者得1分。 蜜蜂少女队人员众多且每个人在赛场上化妆表演,不排除有微整形、戴美瞳等因素干扰。 此外,挑选的童年照都在0-4岁范围内,与现在成年少女队的年龄跨度比较大。 同时,比赛现场有实时照片传输、现场摄影机捕捉人脸图像晃动、灯光干扰等因素都会影响人工智能的识别准确率。 最为困难的是,蜜蜂少女队人员中有一对双胞胎,恰巧被现场嘉宾抽中。 最终,事先并不知情的王峰未能从双胞胎中区分出差别,导致判断错误,第一轮得0分。 而百
4、度机器人则给出了两个结果,区别是相似度仅相差0.01%,相似度较高那个最终被证明是正确答案,从而拿到第一轮的1分。 第一轮过后,人机大战的比分是1:0,人类暂时落后。 第二轮:千脸跨年龄识别 人机共同观察一位30岁以上的观众,随后将他从30张小学集体照中找出。这一轮在上一轮的基础上增加了难度,因此分值提高,选择正确者得2分。 这一回合样本容量大,30张集体照大约需要在1000-2000个人脸中找到对应的人,年龄跨度也覆盖在80、90后等年龄层中。 最终,机器和王峰先后在合照中正确识别出了嘉宾选择出的观众,均得2分。加上第一轮的得分,机器最终得3分,王峰得2分。 经过两轮角逐,百
5、度机器人以微弱优势胜出,王峰为双胞胎那万分之一的差别付出了代价。 人脸识别的技术难点 人类大脑从上百万年前开始就拥有了人脸识别的能力,而机器没有直觉,也并没有久远的进化历史,只能靠分析数据来学习。 计算机只认识0和1,所以它必须通过无数次的学习来找到人类直觉的规律并将它转变成0和1存储在脑子里,从而模拟人类通过直觉思考的过程。 人脸识别技术研究的困难,不同于普通的图像识别。就人的脸部特征而言,每个人的脸部结构都是相似的,这对于利用人脸区分人类个体不利,还有一些特殊情况,比如双胞胎甚至多胞胎。 其次就是表情、光照条件、整容等外因影响。不同的表情、角度观察,光照条件的影响,人脸遮盖物
6、,如口罩、墨镜、头发、胡须,甚至是整容、P图等行为,都增加了人脸识别的难度。 而对双胞胎的识别,技术上就更困难了。 人脸识别是在脸部骨骼上取尽可能多的点,通过计算机把这些点分别与自己已经存储的脸比较,有差别就判断出来了。因为双胞胎骨骼太相似,导致差别特别细微,所以取的面部骨骼点不够多的话是识别不出来的。 人脸识别主要步骤 (以比赛为例,现场小度识别蜜蜂少女成员的原理流程图) 具体分解如下: Step1人脸检测: 根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸,即在在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸,若有则返回人脸的大小、位置等信息。
7、 Step2人脸图像预处理: 系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。 人脸图像的预处理主要包括人脸对准,人脸图像的增强,以及归一化等工作。 人脸对准是为了得到人脸位置端正的人脸图像; 图像增强是为了改善人脸图像的质量,不仅在视觉上更加清晰图像,而且使图像更利于计算机的处理与识别。 归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰
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