百度的“趣味換臉”背后,是什么黑科技?

      你以為冠希哥的事跡已經足夠警醒你了嗎?不要太天真了,如果連你家都不再安全,你還有心思擔心私照泄露嗎?

      2015年9月8日,被眾多極客戲稱為“全球最不務正業”的“百度深度學習實驗室”,向全球正式發布了趣味換臉APP——臉優Face It.
      在這款APP上,用戶自拍或上傳任意一張臉部照片,即可自動生成素材。“臉優”既可以利用前置攝像頭將素材貼合到用戶的臉上,進行實時演繹;也可以使用后置攝像頭,將不同的臉與海報、電影、電視劇畫面貼合,毫無PS痕跡。通過“點擊拍照”或“錄制20秒視頻”分享到微信、微博、QQ空間。
      “不開刀不留疤,臉優一鍵變大咖”,這款趣味換臉應用的背后,是人臉識別技術。

 

人臉識別技術,由三個關鍵部分組成:人臉檢測、特征提取、匹配識別。

1、在背景景物中進行人臉檢測

      也就是說,臉優首先判斷用戶上傳的照片中有沒有人臉,如果有,再利用人臉的左右對稱性定位臉形,并通過膚色、眼睛顏色、毛發等特征確定種族。

 

2、對人臉進行預處理,提取人臉特征

      一旦臉形確定,就可以從中心擴散,利用人體特征器官的灰度變化、縱深復雜度和匹配度算法,對諸多關鍵點進行檢測。
臉優的“圖像拼合”功能,是找到嘴、鼻子、眼睛、眉毛等關鍵點,與用戶選定的圖片素材相互拼合。人臉的關鍵點數量,可以分為不同等級,如5、25兩級,分別對應不同的調整需求。一般情況下,檢測到雙眼、鼻尖、兩邊嘴角這5個關鍵點,就可以實現步驟1的定位人臉。
      如果采用25個人臉關鍵點,在娛樂性應用中可以對更多人臉細節進行調整,如修片神器“美圖秀秀”深諳“大眼睛小臉”的審美,鎖定眼睛、嘴、下頜等多個關鍵點,讓女生一秒變女神。
2015年火爆全球的微軟“猜年齡 How-Old.net”,則是根據臉上27個隨著年齡變化明顯的人臉特征,如眼角、嘴角、鼻子等關鍵點,判斷用戶的性別和年齡。“歲月是把殺豬刀”,隨著時光流逝,歲月磨蝕,皮膚會出現棕褐色暗斑和皺紋,眼角和嘴角也會下垂,而老化正是影響人臉識別精度的關鍵因素。

 

3、匹配識別

      人臉識別(Face Identification)就是將待識別的人臉與數據庫中的已知人臉匹配,判斷用戶的身份。國內婚戀網站世紀佳緣,采用人臉識別技術,從海量數據中篩選出與用戶上傳照片最相似的人臉,為單身男女“牽線搭橋”,本質上就是看哪一對年輕人最有“夫妻相”。百度魔圖,曾經推出一款HTML5游戲,用戶自拍或上傳照片后,游戲就會告訴你和哪個明星相似,相似度是多少百分比。
      人臉識別技術,用于“征婚”、“追星”這類對識別精度要求不高的娛樂應用,是可以滿足要求的。但是,一旦用于高安全等級的場景,人臉識別精度就很不理想了。最戲劇性的案例是,澳大利亞悉尼機場曾采用一套具有最高識別精度的人臉識別系統,希望在乘客中識別出恐怖分子,而這套人臉識別系統的精度實在讓人失望,居然把美國著名女明星薇諾娜-瑞德 Winona Ryder 錯認成了恐怖大亨本-拉登 Osama bin Laden。
      花巨資采購的人臉識別系統,為什么會犯這樣的低級錯誤?
      最重要的原因是,人臉的“非剛體性”特征。
      “非剛體性”主要表現為人臉圖像在光照、姿態、表情等不同采集條件下的差異,發型、胡須、化妝、飾物、著裝的變化,以及年齡、疾病、外傷等因素的影響。人臉特征先天就是不穩定的,隨著外部條件不斷變化的,這才是導致人臉識別精確度不高的根本原因。
      在高安全性應用中,人臉識別技術是不能獨立使用的,往往要與識別精度更高的其他生物特征配合使用,進行多模態識別。最常見的多模態組合,就是“人臉+虹膜”。

 

“人臉+虹膜”的多模態識別系統

      “人臉+虹膜”的多模態識別系統,一般使用流程是:采用監控攝像頭對來往人流進行精度較低的人臉識別(誤識率大約1/1000),一旦發現與警方提供的嫌疑犯面部相似的人,便會發出警報,再采用精度更高的虹膜識別(誤識率大約1/100萬),進一步精準判斷罪犯的身份。
      人臉,在無需用戶配合的情況下就可以采集到照片,幾乎沒有侵犯性的用戶體驗,使其成為“具有最高易用性”的生物特征;而虹膜,是公認具有“最高識別精度”的生物特征。因此,“人臉+虹膜”的多模態應用,將兩者的優點(高易用性、高精確性)集于一身,才是目前生物識別應用中最有優勢的技術方案。

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