腾讯AI Lab刷新人脸检测与识别两大测评.doc

《腾讯AI Lab刷新人脸检测与识别两大测评.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、腾讯AILab刷新人脸检测与识别两大测评　　腾讯AILab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDERFACE与最热门权威的人脸识别平台MegaFace的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录，展现其在计算机视觉领域中，特别是人脸技术上的强劲实力。　　　　研究上，目前腾讯AILab已通过arXiv平台发表论文公开部分技术细节，促进企业与学界“共享AI”研究成果；应用上，该技术已接入腾讯互联网+公共服务平台等多个应用场景，每日技术调用量超六亿次，未来有望更广泛应用到政务、金融、安防等多个领域，营造安全网络环境，方便百姓远程办事。　　人脸检测是让机器找到图

2、像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份，两者密切相关，前者是后者的前提和基础。在研究上，由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直是一个极具研究价值与挑战性的国际性难题。而在应用上，其在政务、金融、安防等领域都具有极高价值。　　在人脸技术发展过程中，标准评测数据集的重要性不言而喻。参与标准数据集测试时，研究人员可在固定标准下，评估算法性能，并以此为方向推动技术不断发展。人脸检测算法FaceR-FCN　　在WIDERFACE全部测试中斩获第一　　在人脸检测领域，

3、WIDERFACE是目前国际最大、最具挑战性的人脸检测评测平台，由香港中文大学发布维护，共有3.2万张图像，39万个标注的人脸，这些人脸在尺寸、姿态、角度和遮挡等有很大变化，吸引了中科院、美国卡耐基梅隆大学和马里兰大学等知名机构参与测评。　　　　WIDERFACE人脸图像示例-绿框为腾讯AILab检测结果，红框为官方标注结果。　　腾讯AILab针对人脸在尺度、光线、角度和遮挡上的多维变化，有效改进深度全卷积神经网络，提升人脸检测精度和鲁棒性，推出人脸检测算法FaceR-FCN。该算法在WIDERFACE测试平台中使用官方指定训练集，即在完全公平竞

4、争情况下评测不同参赛算法的性能时，在简单、中等及困难模式（Easy、Medium、Hard）的全部三个测试子集中均取得世界第一。目前算法FaceR-FCN的部分技术细节已通过论文在arXiv平台上发布。　　　　　　WIDERFACE评测结果曲线，第一行是验证集结果，第二行是测试集结果。人脸识别算法FaceCNN　　在MegaFaceChallenge2所有测试斩获第一　　在人脸识别领域，MegaFace是目前最权威热门的人脸识别评测平台之一，由美国华盛顿大学（UniversityofWashington）发布维护，在百万规模人脸数据下，评定1:N

5、辨识（FaceIdentification）和1:1验证（FaceVerification）两大指标准确率。前者是在N个人数据库中找到1个目标人脸，后者是判断给定的两张人脸是否属于同一身份。基于评测数据规模和评测指标上的优势，MegaFace吸引了Google、俄罗斯著名安防公司Vocord、日本NEC和美国卡耐基梅隆大学等知名机构参与。　　　　MegaFace常规人脸数据样例　　　　MegaFace跨年龄人脸数据样例，这是同一人不同年龄时照片　　腾讯AILab针对常规人脸识别和跨年龄人脸识别，在网络模型结构、特征学习等方面创新性改进，推出了人脸

6、识别算法FaceCNN。该算法在MegaFace测试平台中使用官方指定训练数据，即在完全公平竞争情况下评测不同参赛算法的性能时，在MegaFaceChallenge2（简称为MF2）的所有测试任务均取得世界第一。FaceCNN算法的相关技术解读也将在未来陆续公布。　　MegaFace含两个Challenge，Challenge1（MF1）可使用任何外部不限量的人脸数据来训练参赛算法，如谷歌使用亿级数据，其他团队采用百万级数据，较难公平比较算法性能。而MegaFace推出的新版Challenge2（MF2）要求使用官方固定训练集，能更客观对比各算法

7、的情况。MF2分为常规识别和跨年龄识别两个子任务，分别使用FaceScrub和FGNET测试集，将1:N辨识和1:1验证的准确率视为两项关键评测指标。　　　　MF2常规识别任务的辨识准确率（1:N）排名　　　　MF2的常规识别任务的验证准确率（1:1）排名　　　　MF2的跨年龄识别任务的辨识准确率（1:N）排名　　　　MF2的跨年龄任务的验证准确率（1:1）排名　　研究到应用迅速落地　　走「共享AI」之路　　遵循与学界和行业“共享AI”成果的发展之路，腾讯AILab不断推进研究到应用迅速落地，缩短技术迭代时间，小步快跑构建腾讯的AI核心竞争力。目

8、前自研的人脸技术已接入腾讯若干业务场景，每日技术调用量已超过6亿次。一个典型的应用场景是在互联网+公众服务领域，通过人脸验证完成身份自动