人脸识别：机更智还是人更强

最近，由中国*电视台和中国科学院联合主办的大型科技挑战节目《机智的人》在首次播出时获得了足够的关注。人脸识别“眼睛弯曲和眼睛聚焦”系统挑战林宇辉，这位“魔法侦探”刚刚帮助联邦调查局解决了“章莹颖”案件，当晚在全国收视率排名第二。人机战争是更智能还是更强大？在未来的应用中，它们能相互补充吗？《科技日报》记者首次采访了双方和国内专家。

跨人识别，三场比赛，两个平局

该公司由中国科学院重庆绿色智能技术研究所发展而来，在业内被称为“人工智能产业国家队”，并已在银行、安全和民航领域占据绝对主导市场份额。

在节目中，云展示了他在科技研发总监李·的“屈眼明目”系统中“识人”的新技能。在短短一秒钟内，他从36张照片中选出了和江的童年照片。

在随后与山东省*厅首席模拟人像专家、国际科学鉴定协会人像专家林宇辉的PK中，项目组给出了人脸识别系统和林宇辉以前都没有做过的东西——根据儿童照片寻找家长。PK也分为两个难度等级:模糊近距离视频和高分辨率视频。

在第一阶段，花了不到一分钟的时间"低头"寻找合适的父母，林警官花了十多分钟才找到合适的父母。然而，由于长期视觉难以描绘，“弯眼亮眼”模型的对比度匹配度仅为29%，而林宇辉开发了一种他擅长的模拟人像方法，利用模糊人像解决监控视频中人像不清晰的问题，并利用此人像找到孩子的父母。

虽然人和机器最终没有找到合适的匹配，但各方对这场比赛的结果有不同的看法。

人工智能识别的速度已经超过了人类。

从云科技首席执行官兼首席科学家周西对“屈眼复明”的表现表示满意。

"通过孩子识别父母仍然是人脸识别技术的前沿."周西说:“就识别自己而言，云识别的1: 1组合人体识别准确率可达99.8%以上，而在眼镜等面罩的情况下，只要关键区域被遮挡不到30%，就可以识别。”

“目前的人脸识别技术很难使用高分辨率图像进行跨人识别。”南京工业大学计算机学院的李教授说，目前很难收集到有效的培训材料，系统深入的学习不足以涵盖这一新的样本。人工智能在这种情况下只能找到相似的，但很难确认其正确性。

然而，李认为，人脸识别的速度和准确率都比人类快。“人脸识别的主要学习方法是深度学习，它能充分表达人类的主要特征维度，肯定比人类神经元和视觉神经的判断能力强得多。”

李表示，节目中人机对抗的内容实际上可以从另一种情况中看到:“如果我们从全国人脸数据库中寻找对比，而不是从舞台上的十几个家庭，人们还能判断吗？”

目前，跨人识别的准确率只有30%-50%

人工智能究竟是如何在复杂而神奇的跨人类知识中实现的？

李说，为了实现跨年龄人脸识别，他们让“屈眼复眼”系统从1000多万人的2亿张人脸照片中学习600多种人脸特征，然后收集数万对成人的人脸数据和他们年轻时的照片，提取人脸特征，然后通过双层异构网络进行特征转移学习，找到成人人脸和儿童照片之间的特征空间映射关系。在人脸特征清晰的情况下，准确率可以达到95%以上。其中，不仅需要图像清晰化技术，还需要三维人脸校正、光照归一化等人脸图像处理技术，“各种技术的集成可以达到一定的识别精度”。

“这个项目需要跨人比较，根据孩子的照片寻找父母，这也是我们的第一次尝试。”李表示，在人脸识别研究过程中，他们也发现了儿童和父母面部特征之间的空间对应关系，但目前准确率在30%到50%左右，因为数据有限，需要对识别规则进行进一步研究。

“如果市场需求大，今后我们将根据市场需求加强这方面的研究，从而提高跨人识别的准确性。”周西说。

“人机战争”是“人机合作”的开始

这次比赛再次展现了林宇辉“出色的笔侦探”的形象，但他也感叹“通过科研人员的努力，中国的人脸识别技术并不逊色于国外*水平”。

林宇辉透露，在实际录音中，比赛实际上有三个阶段。在前两个阶段，他与“眼睛弯曲和眼睛聚焦”并列。在他擅长的模糊视频的第三部分，林宇辉觉得他已经找到了两组有正确答案的人，但最终他做了错误的选择。他认为人们的判断是基于经验的，这比机器人好得多。

“人脸识别系统是基于大数据的判断。它的突出优点是速度快，这是人类无法企及的。”然而，林宇辉坦率地说，当环境、光线和角度等一系列主客观因素制约机器的发挥时，人类经验、角度和思维的优势就会显现出来。“如果机器有助于初步筛选，人们可以再次对其进行分析，结果可能会更准确。人机合作应该代表未来的发展方向。”

这似乎与周西相吻合，他从小就喜欢机器人，并研究供人类使用的人工智能。他想象未来的人工智能将是一种与人类以及老师和朋友的关系。

“这场人机大战不是关于谁赢了，它很好地展示了当前的人脸识别技术及其如何帮助人们。在真实的案例调查中，完全有可能首先使用人工智能技术来识别、筛选出得分高的人，然后由人来评判他们。”李还认为，通过人脸识别技术的发展，将图像识别技术应用于工业控制、制造业和金融预测识别领域，将会给我们的生活、生产和工作带来更大的便利和便利，更好地推动智能产业的发展。

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