人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨

人脸识别已经成为成为计算机视觉领域最热门的应用之一，很多刚入门的 AI 新手都或多或少接触过人脸识别，但纸上得来终觉浅，在实际应用中，往往会遇到各种各样的问题，比如如何保证不同环境下人脸识别的准确率，极端环境下如何进行人脸识别等等。

在本次公开课中，张德兵将为大家带来海量数据下的分布式训练探索，极端条件下人脸识别的测试，工业界一线的实战经验等诸多一手知识。

免费报名地址：https://edu.youkuaiyun.com/huiyiCourse/detail/791

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作者简介：张德兵，格灵深瞳首席科学家和算法部负责人。

作者 | 张德兵

编辑 | 阿司匹林

出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）

人脸识别已经成为成为计算机视觉领域最热门的应用之一，很多刚入门的 AI 新手都或多或少接触过人脸识别的相关知识，但是纸上得来终觉浅，在实际应用中，往往会遇到各种各样的问题，比如如何保证不同环境下人脸识别的准确率，极端环境下如何进行人脸识别等等。

为了帮大家解惑，我们特意邀请到了格灵深瞳首席科学家和算法部负责人——张德兵，为大家带来主题为“一亿 ID 的人脸识别训练和万亿人脸对（Trillion Pairs）的人脸识别评测”的公开课。

本期的公开课主要包含以下 4 个方面的内容：

1. 人脸识别背景介绍
2. 人脸识别前沿算法简介
3. 分布式人脸识别训练
4. 大规模人脸检测平台介绍

一、人脸识别背景介绍

简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。

进一步来讲，如果想要去做人的搜索呢？比如我们有一个大小为 N 的人脸库，有一张待检索的图片，让我们判断这个人有没有在这个人脸库中出现过。这种情况下，要回答的就有 N 个问题了，分别是：这个人脸是不是库中的人脸 1、是不是人脸 2，一直到是不是人脸 N。如果这 N 个问题回答都是“否”的话，就意味着这个人不在人脸库里面。不在人脸库是一个很难的问题，等于 N 个问题都得回答对，然后才能真正确认它并不这个人脸库里。

实际使用时一般是静态的搜索，比如有一个公安的民警，他从视频或者图片里找到目标人物，把他的脸框出来，然后提交到系统里，在库里面做搜索。然后系统会返回，比如 Top K，K 一般是几十或者 100 这个量级的数字，会按照相似度把这些人脸排出来，然后人工验证到底哪些是对的。如果 Top 1 就是对的那最好，一般如果能够排到 Top 10 就算是不错的结果，但在 100 名以后的话，这个结果很难对使用的人有帮助了。如果允许 Top K 的话，这个底库是可以做到比较大的，因为并没有要求一定放到 Top 1。

公安评测时，在各个省公安的环境上做评测，底库一般都比较大，到千万的量级甚至到亿的量级，这也是因为最近几年深度学习发展的非常快。最早期时只能做静态检索，而且结果还不太好，随着深度学习算法的发展，现在很多公司的算法都越来越好了，评测的时候也会很难区分各个厂家的算法到底谁好谁坏，所以测试本身这个问题越来越难，用来检索图片的质量也越来越苛刻，实际应用中很多问题也很苛刻，比如嫌疑人在摄像头里出现距离比较远，有侧面的，或者帽子遮挡，戴眼镜等现象。

给大家举个例子，下面是我在互联网上找到的明星的照片，在真实场景里 query 的质量跟这个差不多，有的时候比这些更难一点。现在主流人脸算法解决这种问题时，当底库是千万量级时，top1 是召回率还是很高的，百分之八九十的问题不是很大，甚至还会更高一些。

当然，在安防或者其他应用场景里有更难的任务，就是人脸的 N : N 搜索，这种情况下我们会有大量的摄像头，每一个都在实时抓拍，有非常多待确认的抓拍人脸，同时库也是相对比较大的。举个例子，在安防领域，假设我们有 100 个摄像头，然后每个摄像头每天抓拍 1 万个人，那么总的搜索次数就是 100 万次。假设这一天有 10 个嫌疑人被摄像头抓拍到，假设我们需要在一个 10 万大小的底库里面去搜索他们。我们有一个算法，这个算法这一天总报警 100 次，警察每一个都去确认，最后抓到了 9 个嫌疑人，这看起来还不错，因为总共出现了 10 个人，抓到了 9 个，召回率是 90%。那我们来看看误报率，100 次报警，对了 9 次，错了 91 次，误报率就是 91 除以 100 万 × 10 万，大概算下来是 10 亿分之 0.91，约为 10 亿分之 1 的误报率。

这个指标在现在的人脸识别算法里还算比较不错的了，但是在公安民警看来没有那么理想，因为他们出警了 100次，只抓到了 9 个人，他们非常想出警 10 次就抓到 9 个人，这样成本就会低很多。那我们来看一下出警 10 次抓到 9 个人的误报率是多少呢？看起来少了一个数量级，但实际上要求误报率要提高两个数量级，因为这个时候误报的次数只有 1 次，1 除以 100 万 × 10 万，就是已经到了千亿分之一，这个就非常难达到。即使有一个千亿分之一的算法也只能支持 100 个摄像头的需求，在很多城市里轻轻松松就有上万个摄像头，甚至几十万个。所以算法还要在误报率方面再降低 N 个数量级，或者要求我们有更聪明的使用方式，在还有很多研究的空间。

还有一类应用是人脸虚拟 ID 的聚类，虚拟 ID 就是我们不知道每个人的证件信息，只有大量的摄像头抓拍结果，我们想根据这些人脸的图像特征和出现的时间、空间等先验信息进行聚类，这样可以挖掘用户的轨迹和行为习惯。这些信息在很多场景下非常有用，最简单的是人脸相册的聚类，这个应用很简单，因为你只需要在一个人的相册里做聚类就可以了，库很小。但在安防、零售等场景都是城市级的数据，这个做好的话可以带来很有价值的信息，比如谁跟谁