雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：10 月 17 日至 19 日，由 CCF 主辦、蘇州工業(yè)園區(qū)管委會(huì)、蘇州大學(xué)承辦的 CNCC 2019 在秋意正濃的蘇州如約而至。今年大會(huì)以「智能+引領(lǐng)社會(huì)發(fā)展」為主題，選址蘇州金雞湖國(guó)際會(huì)議中心召開(kāi)。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論將會(huì)作為戰(zhàn)略合作媒體進(jìn)行全程跟蹤報(bào)道。

在《CNCC爆款技術(shù)論壇，申省梅、陳熙霖主持，西湖李子青、阿里王剛多視角講解CV賦能智慧城市》一文中，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論提到，「計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)賦能智慧城市」技術(shù)論壇盡管在大會(huì)第三天舉辦，仍然人滿(mǎn)為患，成為今年 CNCC 的爆款技術(shù)論壇之一。

西湖大學(xué)講席教授、IEEE Fellow 李子青作為該技術(shù)論壇的開(kāi)場(chǎng)演講嘉賓，帶來(lái)了主題為《人臉識(shí)別挑戰(zhàn)問(wèn)題和解決技術(shù)》的演講，他主要從人臉識(shí)別當(dāng)前所存在的巨量類(lèi)別的模式識(shí)別問(wèn)題、人臉?lè)纻螁?wèn)題以及復(fù)雜光照問(wèn)題三個(gè)未來(lái)需要重點(diǎn)關(guān)注的挑戰(zhàn)出發(fā)，闡述了應(yīng)對(duì)這三個(gè)問(wèn)題的解決方案。

個(gè)人簡(jiǎn)介：李子青（Stan Z. Li），IEEE Fellow，曾任微軟亞洲研究院Research Lead，中科院自動(dòng)化所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資深研究員。2019年加盟西湖大學(xué)工學(xué)院，開(kāi)展人工智能創(chuàng)新研究，研究方向包括：機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、AI+交叉學(xué)科（如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物醫(yī)學(xué)、材料科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、傳感器技術(shù)，等等）。

以下為李子青演講全文，AI 科技評(píng)論進(jìn)行了不改變?cè)獾木庉?，感謝李子青教授的修改和確認(rèn)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能技術(shù)中應(yīng)用最成功的一個(gè)方向，其中人臉識(shí)別和視頻分析在落地上又是最成功的。我首次參加的人臉識(shí)別會(huì)議是 1997 年的第二屆 FG（IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition），這個(gè)會(huì)議由 Thomas Huang（黃煦濤）發(fā)起，一直存在至今。當(dāng)時(shí)我在新加坡南洋理工，是我的學(xué)生把我?guī)狭巳四樧R(shí)別的研究之路，而現(xiàn)在我的學(xué)生不做了，而我一做，就是 20 多年。 

過(guò)去人臉識(shí)別采用非深度學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)方法。昨天在 CNCC 的晚宴上，有一個(gè)來(lái)自 Oulu 大學(xué)的博士畢業(yè)生說(shuō)起 LBP，當(dāng)時(shí)我審了這篇投稿，并大力推薦到了 CVPR。另外我也審到那個(gè)著名的 AdaBoost 人臉檢測(cè)的投稿并做了推薦，它是第一個(gè)能把人臉檢測(cè)在 PC 上做到實(shí)時(shí)的算法。我覺(jué)得這種方法非常好，并基于這個(gè)算法在 MSRA 開(kāi)發(fā)了世界上第一個(gè)實(shí)時(shí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)。那個(gè)系統(tǒng)采用的是傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法。

2013、2014 年開(kāi)始，深度學(xué)習(xí)開(kāi)始在人臉識(shí)別得到應(yīng)用，受人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)，人臉識(shí)別技術(shù)也取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展?，F(xiàn)在的人臉識(shí)別技術(shù)指標(biāo)比當(dāng)年提高了好幾個(gè)數(shù)量級(jí)，在中國(guó)已經(jīng)廣泛應(yīng)用。雖然如此，現(xiàn)在人臉識(shí)別仍然存在一些技術(shù)挑戰(zhàn)問(wèn)題，這也是我今天要分享的主題。本次分享，我可能無(wú)法將所有的挑戰(zhàn)和問(wèn)題都涵蓋到，而主要講三個(gè)無(wú)論從算法層面還是應(yīng)用層面都需要進(jìn)一步解決的挑戰(zhàn)問(wèn)題：

• 第一，巨量類(lèi)別的模式識(shí)別問(wèn)題。人臉識(shí)別、辨別現(xiàn)在的應(yīng)用可能達(dá)到成百萬(wàn)、千萬(wàn)級(jí)別了，涉及到對(duì)這么多數(shù)量的類(lèi)別的模式識(shí)別，必然存在一些問(wèn)題。例如中國(guó)一個(gè)省或者一個(gè)中等城市，人口就幾百萬(wàn)甚至幾千萬(wàn)，其中就涉及到多數(shù)量的類(lèi)別的模式識(shí)別問(wèn)題，那這該如何解決呢？

• 第二，人臉?lè)纻螁?wèn)題。現(xiàn)在在人臉識(shí)別如刷臉支付等場(chǎng)景中常面臨照片攻擊問(wèn)題，包括支付寶等應(yīng)用當(dāng)年也曾被破解過(guò)，因而他們也對(duì)此做了很多的努力。

• 第三，復(fù)雜光照問(wèn)題。2005 年前后我一直在尋求光照問(wèn)題解決方案，這是由于當(dāng)年基于可見(jiàn)光圖像的識(shí)別算法水平比較低，基本上無(wú)法達(dá)到應(yīng)用要求。我嘗試使用前端近紅外成像光電硬件+算法軟件一體化的方法，比較好地實(shí)現(xiàn)了配合和半配合（比如刷臉認(rèn)證、閘機(jī)通道的身份識(shí)別）條件下的人臉識(shí)別技術(shù)要求并實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品化。

  
  

一、巨量類(lèi)別的模式識(shí)別：夾角分類(lèi)器和 Margin

常用的歐式距離分類(lèi)，可以用一個(gè)魔方的小方格塊來(lái)描述，把每個(gè)人臉特征裝進(jìn)魔方中的一個(gè)小塊中，這樣的分布下，歐式距離基本上無(wú)法對(duì)這些類(lèi)別進(jìn)行有效的分類(lèi)，更不用說(shuō)密密麻麻地排列幾萬(wàn)甚至幾十萬(wàn)個(gè)類(lèi)別。而從數(shù)據(jù)分析的角度來(lái)看，高維空間的數(shù)據(jù)分布跟這種魔方中小方塊的分布是不一樣的。在高維空間的均勻隨機(jī)分布，大部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本都在魔方的角上，也就是說(shuō)不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)之間是正交的關(guān)系，并且可以證明隨機(jī)樣本間相對(duì)歐式距離趨于零。所以在高維空間，在類(lèi)別數(shù)量非常多的情況下，如果采用歐式距離度量方法，識(shí)別性能必然得不到保障。

在高維空間采用樣本間的夾角作為距離度量能夠取得比較好的結(jié)果，所以現(xiàn)在用的方法大都基于 Angular Similarity。

我們把樣本映射到一個(gè)高維球面的分布，不同類(lèi)的樣本是角度可分而距離不可分的。幾十萬(wàn)個(gè)類(lèi)，每個(gè)都在在球面上占據(jù)一小塊，利用夾角進(jìn)行分類(lèi)。在深度學(xué)習(xí)以前就已經(jīng)有研究者研究和應(yīng)用 Angular Similarity，而在 2016 年、2017 年，尤其是 2018 年和今年，這種按角度進(jìn)行分類(lèi)的人臉識(shí)別研究論文發(fā)表比較多，例如今年 CVPR 2019 大概就有六七篇論文就是研究這個(gè)問(wèn)題的。

該方法主要有三個(gè)特點(diǎn)：

• 第一個(gè)特點(diǎn)是 Angular Loss，即在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，采用按角度劃分類(lèi)的方法。

• 第二個(gè)特點(diǎn)是在夾角損失函數(shù)中引入了 Margin，即相鄰兩類(lèi)的分界面并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的夾角分界面，而是兩個(gè)夾角分界面，其間留有一定的裕量，這樣在測(cè)試或使用階段才能更好地分類(lèi)。

• 第三個(gè)特點(diǎn)是 Imbalanced Data，比如說(shuō)在下圖中，一個(gè)人最多有幾千張圖，最少的只有三、五張圖，并且大部分的類(lèi)別數(shù)量都非常少，針對(duì)這樣的長(zhǎng)尾分布問(wèn)題，我的學(xué)生提出了一個(gè)方法——AdaM-Softmax，即邊際隨著每類(lèi)的樣本數(shù)量進(jìn)行自適應(yīng)變化，相關(guān)的論文《AdaptiveFace: Adaptive Margin and Sampling for Face Recognition》也在今年 CVPR2019 上發(fā)表。

  

下面這個(gè)圖比較幾種方法的 Angular Loss 方案：Softmax 方法 中的第一類(lèi)和第二類(lèi)之間就是一根直線(xiàn)；SphereFace 按角度來(lái)分類(lèi)；CosFace 是球面的，并且各類(lèi)之間有一個(gè)cosine 裕量；ArcFace 則留有夾角裕量，該方法的應(yīng)用效果在論文上看似乎是最好的，比前面幾個(gè)好一丁點(diǎn)。ArcFace 開(kāi)源了代碼，現(xiàn)在很多公司和院校都在使用。

AdaM-Softmax 與前述引入 Margin 裕量方式不同，AdaM-Softmax 中每類(lèi)都有不同的邊界值，而非采用固定值。實(shí)現(xiàn)的方法是引入了一個(gè) Margin 相關(guān)的 Loss，乘以權(quán)重 Symbol 后加入到總體 Loss。這樣訓(xùn)練出來(lái)的網(wǎng)絡(luò)，在處理數(shù)據(jù)不平衡條件下，表現(xiàn)更好。

在上圖（右側(cè)）中，縱軸表示類(lèi)別分別有 20、40、60、80 以及 100 個(gè)樣本，橫軸表示相應(yīng)的 Margin。我們可以看出，每類(lèi)的樣本數(shù)量越 多，它的邊際值就越小，我認(rèn)為這個(gè)趨勢(shì)是合理的，實(shí)際上達(dá)到了預(yù)期的效果。

二、人臉?lè)纻螁?wèn)題：深度學(xué)習(xí)方法

人臉?lè)纻蔚男枨笾饕嬖谟谏矸菡J(rèn)證等場(chǎng)景，舉兩個(gè)實(shí)際發(fā)生的例子，第一個(gè)案例：幾年前有一名中國(guó)福建籍的男子化妝成一位老人通過(guò)了加拿大的海關(guān)，但是之后有人發(fā)現(xiàn)他臉上皺紋巴巴的，而手卻細(xì)皮嫩的，后來(lái)被查出。第二個(gè)案例：今年 6 月份的時(shí)候，下圖右側(cè)這個(gè)人被曝出身份造假，并且與美國(guó)政府高官勾搭上了，最后被查出來(lái)這張臉是生成的。但是我們用肉眼來(lái)看，她的臉?lè)浅１普妗Ｅc機(jī)器人臉識(shí)別相關(guān)的采用偽造人臉攻擊成功的案例當(dāng)屬當(dāng)年支付寶被人用照片打印和手機(jī)屏幕顯示攻擊破解，其后支付寶做了很多技術(shù)防范措施，現(xiàn)在攻擊比較難了，但目前仍然未能達(dá)到預(yù)期的技術(shù)防范強(qiáng)度。

人臉?lè)纻沃饕写蛴?、屏幕顯示/視頻重放以及人臉面具三個(gè)類(lèi)別，防偽的方法則是對(duì)不同類(lèi)型提取不同的特征。而傳統(tǒng)方法主要對(duì)紋理、三維形狀等提取特征從而區(qū)分真人和假體，其中硅膠是最難 以辨別出來(lái)的類(lèi)別。這是因?yàn)楸举|(zhì)上，我們需要判別的是「人臉」的皮膚是肉體還是假體，然而硅膠材質(zhì)從成像上來(lái)看與人臉的皮膚很相近，因此在一般情況下很難區(qū)分出來(lái)。

現(xiàn)在基本上采用深度學(xué)習(xí)算法模型解決人臉?lè)纻巍?014 年，我們將深度學(xué)習(xí)引入到了人臉?lè)纻沃校捎靡粋€(gè)簡(jiǎn)單粗暴的方法——采用正樣本 和負(fù)樣本訓(xùn)練真假人臉?lè)诸?lèi)器。還有一種方法是利用人機(jī)應(yīng)答的方式，看看「人臉」是否能做眨眼、搖頭等動(dòng)作。此外還有利用三維結(jié)構(gòu)來(lái)判斷人臉圖像是平面還是立體。我們?cè)?2011 年提出了多光譜（可見(jiàn)光、近紅外）成像和鑒別的防偽方案，這也是當(dāng)前最普遍采用的方案。

下圖是我們?cè)?CVPR 2019 的人臉?lè)纻胃?jìng)賽上給出的一個(gè) Baseline 方案，將 RGB 、NIR和3D深度圖像信息進(jìn)行了融合：

• CVPR 2019 人臉?lè)纻胃?jìng)賽相關(guān)內(nèi)容可參考：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/html/CFS/Liu_Multi-Modal_Face_Anti-Spoofing_Attack_Detection_Challenge_at_CVPR2019_CVPRW_2019_paper.html
  

另外，多年前我在一個(gè)會(huì)議上也看到了一個(gè)非常有意思的工作，這項(xiàng)工作用到了一位 MIT 的碩士提出來(lái)的方法：用可見(jiàn)光對(duì)著人臉拍攝，會(huì)檢測(cè)到人臉皮下的毛細(xì)血管按照心率節(jié)奏在跳動(dòng)。

我當(dāng)時(shí)就想到這個(gè)方法可以用到人臉?lè)纻紊希俏覈L試后發(fā)現(xiàn)實(shí)際是不可行的——就算你對(duì)著一張白紙拍攝，也能檢測(cè)到心率節(jié)奏的跳動(dòng)，這是因?yàn)樵摲椒ú捎玫氖歉盗⑷~變換，總能檢測(cè)到周期性的，比如燈光下的 50Hz，總會(huì)有一些微小的東西將幅度最大的頻率分量提取出來(lái)。后來(lái)看到有一些相關(guān)的論文發(fā)表，我估計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果應(yīng)該離實(shí)用還有段距離，但我覺(jué)得這個(gè)思路不錯(cuò)，如果要把它做成實(shí)用，只從算法上解決是不夠的，必須在前端光電硬件上有所創(chuàng)新，才能解決其中的關(guān)鍵問(wèn)題。

三、復(fù)雜光照問(wèn)題：異質(zhì)人臉識(shí)別解決方案

現(xiàn)在的人臉識(shí)別算法在受控良好光線(xiàn)環(huán)境中的識(shí)別效果已經(jīng)很好了，但在工地、地鐵入口等光線(xiàn)不受控的場(chǎng)景中仍然無(wú)法正常使用，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的獨(dú)角獸公司提出的算法都還無(wú)法解決這個(gè)問(wèn)題，這是因?yàn)椴杉膱D像就已經(jīng)難以恢復(fù)成正常光照被正常識(shí)別了。在這種情況下，還需要從前端的光電硬件上想辦法，從圖像獲取階段去解決這個(gè)挑戰(zhàn)問(wèn)題。而采用近紅外主動(dòng)光源照射成像，是一個(gè)解決方案。

采用近紅外成像的方案，就需要解決異質(zhì)圖像人臉識(shí)別問(wèn)題。該方案能夠比較好地解決光照問(wèn)題，2005年開(kāi)始就在深圳羅湖海關(guān)得到實(shí)際使用了。不過(guò)，當(dāng)時(shí)相關(guān)單位也給我提出了一個(gè)問(wèn)題：雖然效果不錯(cuò)，但是存在限制，就是必須要使用近紅外人臉圖像進(jìn)行注冊(cè)，那如果只有身份證照片注冊(cè)呢，該怎么解決這個(gè)問(wèn)題？為此我提出了異質(zhì)人臉識(shí)別的方法。有兩個(gè)方案：

• 第一個(gè)思路是將近紅外的圖像轉(zhuǎn)化為可見(jiàn)光的圖像，然后用可見(jiàn)光人臉?biāo)惴ㄗ銎ヅ洌?/p>

• 另一個(gè)思路是，從近紅外和可見(jiàn)光兩種不同的圖像中學(xué)習(xí)共同特征。例如在2007年，我們的團(tuán)隊(duì)也提出了一種采用 CCA 提取共同特征的的方法。

• 參考：Dong  Yi，Rong  Liu，RuFeng  Chu，Zhen  Lei，Stan  Z.  Li，  "Face  Matching  Between Near Infrared and Visible Light Images" ICB-2007

• 論文地址：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-540-74549-5_55.pdf

除此之外，提取不同圖像共同特征的方法還有：對(duì)兩類(lèi)圖像的各個(gè)局部特征進(jìn)行處理、濾波，從而提取出一些共同特征；用傳統(tǒng)的方法提取特征后，再用深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行不同圖像的特征變化（如下圖）。這種方法很容易實(shí)現(xiàn)端到端的訓(xùn)練。

現(xiàn)在最新的方法是采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)深度網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性映射，提取出可見(jiàn)光、近紅外圖像的人臉隱空間表示，以隱變量的均值來(lái)表示每一個(gè)人臉的內(nèi)在 ID ，以分布方差表示外部影響如光照、姿態(tài)等。近紅外、可見(jiàn)光人臉的兩個(gè)隱空間中隱變量分布之間的差異，可以通過(guò)概率和拓?fù)溆成涞姆椒▉?lái)彌補(bǔ)，最終實(shí)現(xiàn)全光照條件下可靠的人臉識(shí)別。

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