隨著數(shù)字時(shí)代全面到來(lái)，開(kāi)發(fā)者正成為社會(huì)進(jìn)步的中堅(jiān)力量，更是企業(yè)創(chuàng)新的動(dòng)力和產(chǎn)業(yè)革命的靈魂，機(jī)器視覺(jué)、人臉識(shí)別、深度學(xué)習(xí)等各類(lèi)AI技術(shù)則是開(kāi)發(fā)者手中用以改變世界的實(shí)戰(zhàn)利器。

為幫助更多開(kāi)發(fā)者深入掌握視覺(jué)AI實(shí)戰(zhàn)技巧，4月1日，虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)主辦的AI Maker開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造營(yíng)在成都舉行。作為系列活動(dòng)，“天府之國(guó)”成都站是開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造營(yíng)的首站，后續(xù)還將去到開(kāi)發(fā)者云集的各個(gè)城市，為全國(guó)各地的開(kāi)發(fā)者答疑解惑，傳授視覺(jué)AI開(kāi)發(fā)的一線實(shí)戰(zhàn)技巧。

虹軟開(kāi)放平臺(tái)一直非常重視開(kāi)發(fā)者群體，除提供免費(fèi)、離線的ArcFace人臉識(shí)別算法外，也致力于打造系統(tǒng)化的開(kāi)發(fā)者培訓(xùn)體系，旨在為全行業(yè)輸送高質(zhì)量人才，打造促使產(chǎn)業(yè)變革的智能基座。除線下的AI Maker開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造營(yíng)城市站活動(dòng)外，虹軟開(kāi)放平臺(tái)還在線上發(fā)布了囊括技術(shù)、產(chǎn)品、解決方案等三個(gè)領(lǐng)域的視頻公開(kāi)課程，為開(kāi)發(fā)者打造循序漸進(jìn)、登堂入室的技術(shù)階梯——這也是虹軟開(kāi)放平臺(tái)所打造的開(kāi)發(fā)者生態(tài)的一部分。

【資深工程師剖析一線實(shí)戰(zhàn)技巧】

在滿(mǎn)場(chǎng)開(kāi)發(fā)者的矚目中，開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造營(yíng)請(qǐng)出了虹軟資深技術(shù)專(zhuān)家和開(kāi)放平臺(tái)的開(kāi)發(fā)者代表，從人臉識(shí)別應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、測(cè)試和使用心得三方面，詳細(xì)闡述了來(lái)自一線的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

針對(duì)人臉識(shí)別的開(kāi)發(fā)技巧，虹軟技術(shù)專(zhuān)家整體介紹了開(kāi)發(fā)思路、優(yōu)化策略和常見(jiàn)疑難。據(jù)專(zhuān)家介紹，盡管人臉識(shí)別的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)普遍，如刷臉乘車(chē)、人臉識(shí)別測(cè)溫、人臉支付等等，都屬于常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景。然而人臉識(shí)別產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)卻并不容易，在實(shí)際部署中是否采用了某些優(yōu)化策略，會(huì)對(duì)識(shí)別效果和識(shí)別速度產(chǎn)生顯著影響——這些策略正是一線開(kāi)發(fā)者在實(shí)踐中總結(jié)出的寶貴經(jīng)驗(yàn)。

譬如人臉追蹤是相當(dāng)重要的優(yōu)化策略之一，最大的用處是防止重復(fù)識(shí)別，降低資源占用，在需要同時(shí)檢測(cè)多張人臉等算力消耗較高的場(chǎng)景下，可以顯著提升識(shí)別速度。

從技術(shù)原理來(lái)說(shuō)，算法在運(yùn)行過(guò)程中，會(huì)檢測(cè)視頻系列幀前后的人臉移動(dòng)情況和特征，從而進(jìn)行追蹤和檢測(cè)。以虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)的ArcFace免費(fèi)人臉識(shí)別算法為例，當(dāng)人臉入框時(shí)，算法會(huì)根據(jù)檢測(cè)結(jié)果為該張人臉標(biāo)記一個(gè)FaceID。該人臉從進(jìn)入畫(huà)面到離開(kāi)畫(huà)面的整個(gè)過(guò)程中，F(xiàn)aceID不變，算法也不會(huì)重復(fù)提取特征值，避免重復(fù)識(shí)別導(dǎo)致資源無(wú)效占用。

活體檢測(cè)也是當(dāng)下人臉識(shí)別應(yīng)用不可或缺的功能。虹軟ArcFace SDK可以同時(shí)支持RGB和IR紅外雙目活體檢測(cè)，既能通過(guò)分析采集摩爾紋、成像畸形、反射率等人像破綻來(lái)識(shí)別活體，也能基于紅外圖像天然濾除特定波段光線的特征，來(lái)抵御基于屏幕成像的假臉攻擊，在成本與性能上達(dá)到了較好的平衡。

但是，由于RGB攝像頭和紅外攝像頭是不同的模組，不可避免會(huì)在成像參數(shù)和組裝精度上有所不同。因此需要進(jìn)行雙目對(duì)齊，以確保兩個(gè)鏡頭在活體檢測(cè)、人臉比對(duì)時(shí)，使用的是同一張人臉圖像。一般來(lái)說(shuō)，我們的策略是將RGB鏡頭所檢測(cè)到人臉框坐標(biāo)，嵌套至紅外鏡頭采集的圖像中。如發(fā)現(xiàn)該人臉框與紅外圖像中的對(duì)應(yīng)人臉有所偏移，就需要對(duì)該人臉框坐標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。

人臉框嵌套只是最簡(jiǎn)單的雙目對(duì)齊策略，如有需要用還刻意采用鏡像、縮放、旋轉(zhuǎn)等對(duì)齊策略，這些都可以在虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)所提供的官方Demo中得到參考。在結(jié)合人臉識(shí)別門(mén)禁，詳細(xì)介紹了多個(gè)實(shí)用優(yōu)化策略與部署時(shí)的常見(jiàn)錯(cuò)誤后，技術(shù)專(zhuān)家又圍繞人臉識(shí)別算法測(cè)試進(jìn)行了實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享。目前市面上既有OpenCV等開(kāi)源算法庫(kù)，很多芯片廠商的產(chǎn)品也自帶簡(jiǎn)單算法，同時(shí)如虹軟開(kāi)放平臺(tái)這樣的專(zhuān)業(yè)算法廠商也會(huì)開(kāi)放相關(guān)技術(shù)，但對(duì)于開(kāi)發(fā)者而言，面對(duì)市場(chǎng)上的各類(lèi)算法，如何對(duì)算法性能做出合理評(píng)判就相當(dāng)重要。

在理想狀態(tài)下，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率越高越好，但算法在產(chǎn)品化時(shí)會(huì)受到光線、遮擋、圖片質(zhì)量、遮擋等外部因素，以及人臉姿態(tài)、年齡、性別、人種和表情等內(nèi)部因素的綜合影響。因此，評(píng)價(jià)一款算法是否適用于產(chǎn)品，需要結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景并進(jìn)行測(cè)試后才能做出評(píng)價(jià)。多數(shù)情況下，業(yè)內(nèi)以基于FAR（錯(cuò)誤接受率，又稱(chēng)誤識(shí)率，即把某人誤識(shí)為其他人的概率）和FRR（錯(cuò)誤拒絕率率，即本人注冊(cè)在底庫(kù)中，但比對(duì)相似度達(dá)到不預(yù)定的值）的DET曲線作為評(píng)判參考。

理想狀況下，F(xiàn)AR和FRR都越低越好，但兩個(gè)指標(biāo)是一個(gè)蹺蹺板，一個(gè)指標(biāo)的降低通常意味著另一個(gè)指標(biāo)會(huì)升高，所以需要實(shí)現(xiàn)兩者間的平衡。一般認(rèn)為在FAR達(dá)到市場(chǎng)正常水準(zhǔn)時(shí)，F(xiàn)RR越低，該人臉識(shí)別算法性能就越好。在實(shí)際測(cè)試時(shí)，開(kāi)發(fā)者需要根據(jù)對(duì)應(yīng)項(xiàng)目建立相應(yīng)的測(cè)試集，采集場(chǎng)景需要貼近實(shí)際使用場(chǎng)景；盡可能涵蓋識(shí)別目標(biāo)的全屬性，包括性別、膚色、發(fā)型等因素；屬性權(quán)重按照評(píng)測(cè)偏重點(diǎn)分配；測(cè)試集本身也需要有足夠的容量，來(lái)保證測(cè)試結(jié)果可信。

【3年7項(xiàng)目，虹軟開(kāi)發(fā)者坦陳心得】

除了兩位資深工程師的詳細(xì)授課，虹軟開(kāi)放平臺(tái)的開(kāi)發(fā)者代表也出來(lái)現(xiàn)身說(shuō)法，講述了自己多年以來(lái)使用ArcFace進(jìn)行產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的心得。據(jù)開(kāi)發(fā)者介紹，他于2018年入職新公司，接手的第一個(gè)項(xiàng)目就是人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。起初為了提升自身形象，該公司從某算法大廠購(gòu)買(mǎi)了一套人臉識(shí)別系統(tǒng)，每年都需要支付12萬(wàn)元的使用費(fèi)用，但性能上并不盡如人意，不滿(mǎn)足高并發(fā)場(chǎng)景，不支持二次開(kāi)發(fā)，為企業(yè)的產(chǎn)品推廣與定制化帶來(lái)很大阻礙。

該位開(kāi)發(fā)者入職后就著手人臉識(shí)別算法的選型與開(kāi)發(fā)，這次他吸取了原先的教訓(xùn)，從算法性能、二次開(kāi)發(fā)成本、使用成本和運(yùn)維成本等多方面入手，就市場(chǎng)上較為成熟的幾款算法進(jìn)行測(cè)試對(duì)比，最終選擇了虹軟的ArcFace SDK。當(dāng)時(shí)由于項(xiàng)目簽約快、開(kāi)發(fā)時(shí)間短、人臉識(shí)別準(zhǔn)確性要求高，該開(kāi)發(fā)者承受著不小的壓力，好在ArcFace上手較快、集成較為簡(jiǎn)單，最終有驚無(wú)險(xiǎn)地完成了項(xiàng)目開(kāi)發(fā)。

進(jìn)入新公司三年來(lái)，他先后從ArcFace 1.2版本用到了4.0版本，三年時(shí)間完成了7個(gè)人臉識(shí)別項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)，儼然成為了資深的虹軟開(kāi)發(fā)者，也憑借自身出色的工作成績(jī)，在新公司得到了上級(jí)和同事的認(rèn)可。

在親手體驗(yàn)過(guò)ArcFace的多個(gè)版本后，該開(kāi)發(fā)者對(duì)最新的4.0版本評(píng)價(jià)最高：ArcFace4.0對(duì)于人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、活體檢測(cè)、人證核驗(yàn)等算法模型都進(jìn)行了全面升級(jí)，算法精度大幅提升，活體檢測(cè)防攻擊能力大幅增強(qiáng)。新算法還兼容了大面積遮擋下的人臉識(shí)別功能，新增多項(xiàng)人臉屬性分析能力，可以滿(mǎn)足更多樣化場(chǎng)景的需求。

總體而言，他認(rèn)為虹軟開(kāi)發(fā)平臺(tái)極大降低了中小企業(yè)在人臉識(shí)別方面的應(yīng)用門(mén)檻，可以快速、高效地完成ArcFace的部署集成，從而將更多精力集中在公司的核心業(yè)務(wù)能力上，快速實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目落地，這對(duì)整個(gè)行業(yè)而言都是極大的便利。

短短兩個(gè)小時(shí)一晃而過(guò)，創(chuàng)造營(yíng)結(jié)束后，仍有多位開(kāi)發(fā)者圍著虹軟工程師進(jìn)行技術(shù)探討。開(kāi)發(fā)者的熱忱專(zhuān)注令人動(dòng)容，后續(xù)AI Maker開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造營(yíng)還將在更多城市舉辦，不斷凝聚前期活動(dòng)經(jīng)驗(yàn)，將最實(shí)用的專(zhuān)業(yè)知識(shí)傳遞到有需求的人手中，推動(dòng)虹軟開(kāi)發(fā)者生態(tài)持續(xù)壯大，既讓更多開(kāi)發(fā)者分享數(shù)字經(jīng)濟(jì)的紅利，也為行業(yè)打下堅(jiān)實(shí)的“智能基座”。

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