微軟人臉識別技術領跑業界權威測試

微軟研究院AI頭條

上班簽到、手機解鎖、無人超市、公共安防……似乎一夜之間人臉識別技術就成了最紅的「黑科技」。「刷臉時代」已經到來，於萬千人海中精準辨識人臉，持續提高人臉識別演算法的精準度和場景適應性，是業界當下關注的重點。

人臉識別技術和應用的發展突飛猛進，如何客觀地評測人臉識別演算法？由美國國家標準與技術研究院（簡稱NIST，National Institute of Standards and Technology）組織的人臉識別測試（簡稱FRVT，Face Recognition Vendor Test）就是目前業界最權威的測試之一。

NIST FRVT測試分兩種：

? 一對一人臉比對（簡稱1:1）：驗證一張人臉是否為已知臉。目前業內演算法相對成熟。常見應用有手機解鎖、人/證比對、公司門禁等場景。

? 一對多人臉識別（簡稱1:N）：從N個人中找到目標人。其應用場景更多、更複雜，比如不用刷卡的人臉識別閘機，智能零售中的VIP、二次到店識別，從安防視頻中識別逃犯等等。因此，1：N比1：1的難度大，因為每一次人臉查找都會多N倍失誤的風險。

2018年，NIST組織了為期一年的1：N演算法專項比賽——FRVT 1：N 2018 Evaluation。該比賽分三個賽程，目前比賽已進入第三賽程。與往屆1：N測試相比，此次測試數據規模擴大到了千萬人的級別，參賽隊伍需要應對實際場景中人種、性別、年齡、光線、姿態、清晰度等等多種變化。比賽共吸引了來自全球的45支人臉識別技術隊伍參與，其中也包括多個國內人臉識別領域的知名公司，如依圖、商湯、曠視等。微軟亞洲研究院人臉技術團隊代表微軟公司參與了此次比賽。

在11月22日公布的第二階段的測試報告（點擊「閱讀原文」，查看官方報告）顯示，今年參賽隊伍的整體水平有很大的提高，有28支隊伍提交的演算法超越了2014年比賽中性能最好的演算法。其中，微軟提交的演算法在所有127個測試演算法中被評為最準確或接近最準確的演算法，該演算法相比於2014年NEC提供的最准演算法，將錯誤率減少了20倍。本屆比賽的難度相比往屆提高了不少，NIST在報告中指出其資料庫從原來的160萬人擴大到了1200萬人。在如此超大規模資料庫的情況下，微軟亞洲研究院提交的演算法首位命中率可達99.81%。正在進行的第三賽程比賽結果官方預計將於2019年初公布。

作為一個實用指數非常高的比賽，NIST FRVT主要比拼的是各個參賽團隊以下三方面的能力：一，理論模型和演算法；二，數據量，誰的訓練數據多，誰的系統自然更加『見多識廣』；三，計算資源，GPU、神經網路等等。

為此，微軟亞洲研究院人臉技術團隊進行了以下工作，以進一步提升人臉識別技術的多方面性能：

? 擴大人臉資料庫，提高數據質量。NIST沒有公開其測試人臉資料庫，參賽隊需自行負責訓練數據。訓練數據越全面越好，在年齡、性別、種族等方面都要力爭均衡。微軟亞洲研究院人臉技術團隊通過各種人工+機器的方式清洗、標註數據，大大提高了數據質量。

? 內部測試Benchmark。根據NIST的思路，微軟亞洲研究院人臉技術團隊搭建了一個包含數十個國家的人臉數據的測試系統對模型選優。搭建該測試系統並不簡單，其中，增加高質量觀測數據是重中之重。該測試使得微軟的演算法在不同的維度上表現更加均衡。

? 充足的計算資源保證擇優。除了訓練數據以外，模型的網路結構和損失函數共同決定了演算法的好壞。微軟亞洲研究院人臉技術團隊通過大量實驗選擇最合適的網路結構和深度及各項參數。同時，微軟公司內部充足的計算資源也保證團隊更好地完成了這個任務。

? 團隊合作。參賽期間，微軟亞洲研究院人臉技術團隊得到了微軟必應（Bing）團隊的通力合作和位於美國的微軟認知服務產品團隊的大力支持。不僅如此，在人臉技術團隊內部，幾位年輕組員在加入微軟不久就很快地成為技術骨幹，團隊整體、無間地配合對技術的提升非常重要——數據收集與清理、Benchmark測試分析、訓練框架底層優化、演算法迭代，這些工作環環相扣，需要團隊成員齊心協力。

微軟亞洲研究院人臉技術團隊由演算法研發工程師（RSDE, Research Software Development Engineer）和研究員們共同組成。團隊開發的人臉演算法已經在諸多微軟的產品上得到了應用，包括：Windows 10 Hello 人臉登錄、微軟認知服務 Face API，Xbox、Office、必應搜索、微軟小冰、Seeing AI等等。

近日，微軟公司總裁施博德（Brad Smith）在其博客文章中表示，除了不斷提升人臉識別技術之外，微軟還注意到業界需要對人臉技術的濫用問題進行更廣泛的研究和討論，並認為2019年業界就必須開始通過法律來規範人臉技術，「良好的初步規範制定將可以讓人臉技術在保護公眾利益的同時繼續更好地發展」。

更多施博德對於人臉技術未來發展的思考，敬請關注微軟研究院AI頭條的近期文章發布！

歡迎對人臉識別技術感興趣的同學加入微軟亞洲研究院人臉技術團隊，簡歷可投遞至郵箱 msraih@microsoft.com，並在郵件標題處註明「視覺或人臉技術」。

點擊「此處」，查看NIST FRVT第二階段完整測試報告。報告長達147頁，建議在WiFi下打開。

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