人臉識別機器人并不遙遠(yuǎn)

???????中國國際警用裝備網(wǎng)訊：人工智能及機器人離現(xiàn)實生活越來越近了，這從人才的流向便可窺探一二。僅在2016年，就有數(shù)名知名的學(xué)界學(xué)者接二連三加盟業(yè)界，如李飛飛、RuslanSalakhutdinov、YoshuaBengio等。學(xué)界與業(yè)界的密切合作，將對人工智能和機器人的產(chǎn)品商業(yè)化落地有極大幫助，同時企業(yè)界應(yīng)用數(shù)據(jù)的積累也將推進(jìn)學(xué)界技術(shù)探索的進(jìn)程。

　　對于學(xué)界與業(yè)界雙向合作，世界頂尖的人工智能研究者、悉尼大學(xué)教授陶大程持肯定態(tài)度。值得注意的是，陶大程所從事的計算機視覺、機器學(xué)習(xí)研究正推動著人工智能及機器人的發(fā)展。不斷突破的研究成果使他獲得了澳大利亞科學(xué)最高榮譽尤里卡獎等權(quán)威獎項，并當(dāng)選IEEEFellow和歐洲科學(xué)院院士。從人臉識別到多角度學(xué)習(xí)，從人工智能及機器人的商業(yè)化到對技術(shù)奇點的看法，在陶大程的講述中，人工智能及機器人的發(fā)展?fàn)顩r被勾勒得更加清晰。

　　在人工智能諸多領(lǐng)域中，普通人可能有感性認(rèn)識的就是人臉識別領(lǐng)域，而各大科技公司近年來紛紛組建人臉識別小組，并以此為切入點布局人工智能。人臉識別，恰恰是陶大程研究多年、屢獲國際大賽獎項，并實現(xiàn)了突破的主要研究方向。

　　人臉識別是幫助機器人識別人類，從而進(jìn)階人機交互、協(xié)同合作的一個開始。陶大程提到，一方面，人形機器人可通過人臉識別使其更好地與人交互、融入家庭，另一方面則可以通過集成人臉識別功能用于人員搜索。

　　不過，人臉識別技術(shù)仍然存在著不小的挑戰(zhàn)。“最大的困境在于人臉識別算法本身的魯棒性不足”。即當(dāng)前較死板的算法缺乏靈活性及想象推理的能力，且對外部如光照、遮擋等因素變化的應(yīng)對能力不足。機器人人臉識別面臨的挑戰(zhàn)還更為獨特，如運動狀態(tài)導(dǎo)致人臉細(xì)紋丟失以及對實時性更高的要求。

　　陶大程團(tuán)隊的研究實現(xiàn)了突破，他們通過測量5個在不同環(huán)境中變化極小的“突出而穩(wěn)定”的面部特征點來進(jìn)行人臉識別。結(jié)果顯示無論你做出悲傷或快樂的表情，還是室內(nèi)或室外不同拍攝環(huán)境而造成光線的不同，這五個點都能保持較高的穩(wěn)定性。這有助于提高人臉識別的魯棒性。

　　針對機器人，陶大程團(tuán)隊則提出了基于CNN的模糊不變特征學(xué)習(xí)方法，很好地解決了圖像模糊對人臉識別的影響；同時，他們提出了主干分支集成網(wǎng)絡(luò)的人臉識別模型，在提高了對姿態(tài)變化魯棒性的同時，還有效保證了識別算法的實時性。

　　應(yīng)用這些技術(shù)，陶大程團(tuán)隊在2016PaSC的人臉識別比賽中以絕對的優(yōu)勢獲得了第一名。根據(jù)比賽組織者的評估，他們的算法達(dá)到了和人類視覺系統(tǒng)一致的性能。

　　“機器視覺發(fā)展已經(jīng)歷多年時間，人臉識別的發(fā)展時間最長”，而深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，使得人臉識別的識別率從過去的20％－50％提高到了90％以上。技術(shù)的不斷提升并部分達(dá)到實用水平展現(xiàn)出了巨大的市場前景，這是國內(nèi)外眾多科技公司選擇人臉識別作為主攻方向的一個重要原因。

　　“人臉識別很可能僅需一年就能夠在機器人身上得以體現(xiàn)”，陶大程如是說。

　　人臉識別還只是第一步，讓機器更智能，更好地識別人類并且發(fā)展到能學(xué)習(xí)、模仿和創(chuàng)造，還需要做很多努力，這就包括多視覺學(xué)習(xí)、人體姿態(tài)估計、行為分析等。人體姿態(tài)估計能夠幫助機器人在家庭中感知人的行為，而行為分析則結(jié)合了場景，能幫助機器從視頻中識別出一個人的行為或者多個人一起參與的行為，例如一個人在游泳，多個人在踢足球。通過多角度學(xué)習(xí)，機器人能夠愈發(fā)精準(zhǔn)地理解一個事物、一個事件。

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