走进腾讯 | 阅脸无数，黑科技开启“刷脸”时代

春节临近，又到了拼网速、拼手速抢票的时刻。面对“一票难求”的高铁票，有不少人选择租车或拼顺风车回家，这不，最近滴滴就上线了租车业务，不过这次用户能不能租到车，还要“看脸”！因为滴滴的租车系统录入了人脸识别技术，系统会根据用户情况自动判定注册人是否具备租车资质。

神奇的“刷脸”技术似乎已“无处不在”，想象一下未来我们的生活可能是这样的：

起床化妆，“刷脸”看今天适合上什么样的妆；

上班，“刷脸”通过门禁还能顺便考勤签到；

想炒股，“刷脸”核身就能远程开户；

玩APP，“刷脸”就能轻松登录所有APP；

去餐厅吃饭，“刷脸”就能点菜下单；

晚上回家，“刷脸”开门，安全可靠；

……

 “刷脸”时代的到来，让我们的“脸”成为开启各自生活的独特钥匙。我们的生活中也不乏需要“刷脸”的产品，比如QQ空间的相册，微众银行的人类核身、FaceIn 智能会议签到，甚至人类检索的寻人应用等等，这些产品都应用到腾讯优图的人脸识别技术。

也许，有人要问：在这个“拍照必P图”的时代，人脸识别技术还能知人知面又知心吗？

P图时代的 “火眼金睛”

当然!

现在人脸识别技术可堪称P图时代的“火眼金睛”。 早在2015年，作为腾讯旗下专注于图像处理，模式识别及深度学习技术的研发团队——腾讯优图，在国际权威人脸识别数据库LFW上就刷新了纪录——人脸识别算法准确率达到 99.65%，打破了Facebook、Face++、Google等团队创造的纪录，在视角、姿态、表情、光照、遮挡、年龄等复杂多样的严苛考验下做到了通关。

不仅如此，优图还推出两项亮点新功能：UFace深度人脸识别系统和90点五官定位。Uface就是在LFW测试上夺魁的黑科技，融入图像大数据和深度学习技术，可以广泛应用于人脸核身、人脸防伪、人证合一、身份查找等业务场景，而90点五官定位则是P图美容工具的核心技术。如此强大的技术，爱美人士再也不怕从韩国旅行回来被海关盘查护照，脸盲患者也不怕分不清王珞丹和白百何了。

看不见的 “隐形守护神”

左边的视频画面，右边是识别结果

其实，优图的人脸识别技术已经在默默承担着“安全守护神”的角色。以往，警方都是通过摄像头监测公共区域的人群，通过肉眼去判断人群中是否有疑犯，这样既耗时又准确度不高。但是，优图的“天眼系统”却能有效地解决这一难题，天眼系统是一个支持千万级别的人脸检索系统，对于输入的人脸进行特征提取，然后与库中千万人脸资料进行比对，得出TOP N相似人脸的结果，只要嫌犯在镜头下露脸0.1秒，就被瞬间定位，完成逮捕。

优图技术不仅能够识别坏人，还能够通过人脸检测寻找走失的家属。日前，福建省公安厅与腾讯互联网+合作事业部联合宣布，分别在“福建省治安便民”公众账号和微信“城市服务”中上线“牵挂你”防走失平台。这个创新的服务正是基于腾讯的“优图”人脸识别技术。“互联网+”不光为防走失带来了全新的“黑科技”，依托强大的社交平台搭建走失信息发布和沟通系统，将大大提升寻回走失人员的成功率。

人工智能时代的“网络鉴黄特种兵”

除了人脸识别，优图在图像识别上也有独到的技术优势。以鉴黄技术为例，虽然市场上充斥着各种鉴黄技术，但是却不那么智能。尤其是现在很多人在健身完后都喜欢发个美美的照片，展示一下好身材，然后等待朋友的称赞。

然而，却被告知“你的内容可能涉嫌传播淫秽物品” 暂时无法上传，这就尴尬了。

“你真的不是一个合格的鉴黄师”

而优图DeepEye智能鉴黄技术却能让你避免这样的尴尬。任何图片经过优图的“智能鉴黄”系统识别之后的图片，都会被划分为以下三类：正常、性感、色情三类。而且准确率高达99.9%以上，所以大可不必担心会发生性感照片“涉黄”的尴尬。不仅如此，其智能的深度学习算法，可以通过不断学习错判样例，使系统变得更智能，更精准，还能将色情图片直接扼杀在摇篮里。

在视频领域，优图DeepEye鉴黄引擎在视频鉴黄方面同样表现出色，腾讯相关部门使用优图DeepEye引擎每天实际打击的恶意视频量级在10w规模以上。对于未直接被在线打击的视频，根据DeepEye给出的置信度优先级交人工审核，这使得人工审核的效率提升至少8倍以上。

拥抱人脸识别的“深”时代，优图祖母模型的“进化”

那么，神奇的刷脸背后，技术支持是什么呢？

早期的人脸识别还只是停留在“浅”时代。人脸识别技术很长时间需要依赖于判别性特征的学习，即独一无二的特征，如成龙的大鼻子，姚晨的大嘴，李咏的招牌马脸，姚明的魔性笑容。总而言之，只要能找到你独特的“气质”就能更好的认识你。

这一做法在当时非常直观有效，也取得了一定的成功，但是由于人脸像素特征在不同拍摄场景或条件下显得非常不稳定，想要在各种复杂影响因素下找到一张人脸稳定的特征就很难了。

而深度学习的诞生则有效地解决了这一难题。 20世纪开始，计算机才有了完整的人脸识别能力，当然，除了能认识人外，计算机还有几步非常重要的预处理过程（如下）：

完整的人脸自动识别算法需要能自己从图像里找到哪有人脸，学界称之为人脸检测；分辨五官的过程，学界称之为人脸特征点定位；最后才是提取前面说到的具有判别性的特征进行身份的识别，即狭义上的人脸识别。人脸检测、特征点定位、人脸识别这三个子任务的研究都是相对独立展开的，最后基于深度卷积神经网络的办法在这三个子任务中不断刷新记录，人脸识别终于进入了“深”时代。

虽然优图也曾在LFW（LFW人脸数据库）上取得99.65%超越人类平均水平的好成绩，但想要达到真正的“强”人工智能，深度神经网络还有很长的路要走。

因此，优图在深耕人脸识别和深度学习的基础上，建立了自己在场景迁移与适应上的一整套方法论。这个方法论可以用一句话来概括：祖母模型的“进化”。关键点如下：

相信，随着各个场景下的数据不断积累，优图祖母模型将不断进化，变的更加强大，也让我们期待未来更加智能的“刷脸”时代。