百度人臉識別搜尋

百度人臉識別搜尋

如果用戶給出一張圖片,百度識圖會判斷裡面是否出現人臉,如果有,百度識圖在相似圖片搜尋之外,同時會全網尋找出現過的類似人像。與之前的區別在於,如果用戶給出一張圖片,百度識圖會判斷裡面是否出現人臉,如果有,百度識圖在相似圖片搜尋之外,同時會全網尋找出現過的類似人像。

基本信息

簡介

百度人臉識別搜尋 百度人臉識別搜尋
百度人臉識別搜尋 百度人臉識別搜尋

如何通過一張圖片,找到另一張圖片?對於搜尋引擎而言,尋找圖片之間的內在聯繫,與常見的關鍵字搜尋並沒有本質區別——都是通過關鍵特徵的比對,按照一定的邏輯規則完成匹配。然而不同之處也是顯而易見的,以圖片為輸入發起的搜尋,存在多種搜尋含義的可能 。

百度人臉搜尋

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2012年的百度年會中,李彥宏特意提到百度識圖:“以圖搜圖的準確率從20%提升到80%”。百度識圖找到相似圖片的能力似乎並未顯著提升,那么改變從何而來?李彥宏把這種明顯的提升歸因於剛上線的人臉識別搜尋。

如果用戶給出一張圖片,百度識圖會判斷裡面是否出現人臉,如果有,百度識圖在相似圖片搜尋之外,同時會全網尋找出現過的類似人像。

新增加的技術簡而言之,首先是人臉檢測並提取出特徵表達,隨後再據此進行資料庫對比,最後按照相似度排序返回結果。其實,人臉檢測並不是新技術,相關研究已有三十年歷史,然而直到去年底,百度才決定推動這一技術付諸實施。

這裡面自然有戰略層面的考慮。2011年,李彥宏就對未來做出讀圖時代的判斷;2012年的KDD大會上,李彥宏提出的九大待解技術挑戰中,基於內容的圖像搜尋技術被列在第三;現實層面百度的圖片相關產品、雲相冊等均對這一技術有需求。

百度還希望藉助這一途徑,挖掘圖片之間的聯繫,進而激發二次瀏覽。然而要把想法變為現實,百度至少要解決兩個問題:一是算法,二是數據。

算法方面

同樣是基於圖片進行搜尋,人臉識別和以圖搜圖並不一樣。百度資深工程師陶吉告訴創事記,百度人臉識別首先並不關注完整的圖像結構,其次顏色也沒有任何意義。最主要的特徵表達來自於臉部紋理,並進行一些再加工。

具體算法作為商業機密,難以對外界披露。不過資料顯示,人臉識別算法中LBP是比較流行的一種特徵提取方式,即通過像素周邊8個臨近像素的灰度值和中心灰度值比較,得到一個八位編碼,然後再根據編碼的直方圖進行分類。

百度人臉識別搜尋 百度人臉識別搜尋

而影響算法效果的因素還可能包括預處理、特徵選擇、特徵點定位精度、分類器設計和後處理乃至各種方式的融合、閾值選擇等各個方面。

一張圖片中,人臉至少有40×40像素(約一個指甲蓋大小),才會被當作有效的識別對象。如果一張圖片中多個人像,目前百度的解決辦法是僅識別尺寸最大的那個,未來百度將提供焦點選擇功能,用戶可以通過選點確定搜尋對象。

數據方面

算法的改善如果算是充分條件,數據的處理則是必要條件。從機器搜尋的角度看,光照、姿態、表情、角度等因素,均是影響巨大的因素,所謂“笑和不笑,都是不同”。所以用來訓練的數據量越大,變化的包容性就越好。

人臉識別搜尋實際使用時,同一張人臉積累的數據越多,越能在匹配對比時提供更好的支持。為此百度需要把全網近百億規模的圖片抽取出來,然後把沒有人臉的數據去掉,再海量掃描一遍,建立起儘量高效的索引。

人臉識別引入搜尋引擎,必然會加劇外界關於隱私泄漏的擔心。百度強調人臉搜尋只會在公開的信息範圍內進行,封閉的個人相冊並不會被觸及。

這還涉及準確率、召回率等概念。假設資料庫里有一百張劉德華的圖片,用劉德華的頭像發起搜尋,前50張結果中40張是真正的劉德華,那么前50張的召回率就是40%,準確率是80%。同樣假如資料庫中只有兩張路人甲的圖片,當用路人甲的頭像發起搜尋,前50張可能只有1張真正的路人甲,那么前50張的召回率是50%,準確率是2%。

由於名人在網上的照片較多,能被用戶感知到的準確率要比普通人高很多,而召回率是用戶感知不到的。據透露,人臉識別搜尋技術會在百度雲相冊內部進一步結合,幫助用戶在圖片之間建立聯繫,而且未來不排除開放API的可能。

除了上述技術討論之外,從百度的研發體系看,人臉識別搜尋也頗具代表性。

這個先後投入幾十個工程師、百度基礎技術部的多媒體部門負責核心算法的項目,2012年11月下旬立項,12月底就已經上線運行。這個速度在百度並不常見,因此也有人半開玩笑的說這是百度近期“改作風”運動成效的代表。

值得注意的是百度新成立的基礎技術部。這個部門由百度首席科學家王海峰帶領,並且直接向李彥宏匯報。據說一些李彥宏會親自參與一些重點項目。自然語言處理、網際網路數據挖掘、多媒體、推薦和個性化等技術研發,均由百度基礎技術部負責。

還是在百度年會上,李彥宏稱百度不會忽視渠道的價值,但技術才是未來產業的關鍵。“相信技術的力量,未來就在我們手裡”,李彥宏發出這樣的號召。顯然,百度的“變奏”已是必然要上演 。

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