华盛顿大学最新研究：人脸识别靠谱吗？

目前有不少团队宣称自己的人脸识别技术的精确率已近乎完美，可是，真的有那么靠谱吗？

武器、考试、支付、游戏、税务……人脸识别技术正被人们用于各行各业中，就在近日，美国FBI于2014年推出的人脸识别系统FACE已捕捉到了4.11亿张面部照片。但是，人脸识别的精确率真的靠谱吗？为此，华盛顿大学的UW团队特意进行了一个实验：在一百万相册图片中对几家宣称准确率近乎完美的人脸识别技术进行测试。

关于这个项目的意义，计算机科学助理教授和UW项目的首席研究员Ira Kemelmacher-Shlizerman说：“我们需要在星球的尺度上测试脸部识别，确保他能实际应用在更大范围进行测试，以便你发现识别算法的缺陷和优点。”

UW团队首先开发了一个有一百万相册图片的数据集，这些照片代表着690572个独立的个人。随后他们让各家人脸识别团队下载数据库，并观察在具有一百万种可能性的匹配中其算法的运行效率。

其测试部分共分为两部分，一个部分是在查证方面测试算法，即正确识别两个照片是否是同一个人的准确率测试；另一部分是在识别方面测试算法，即根据一张照片，从百万张照片中找到同一个人的不同照片的准确率测试。

在测试过程中，Google的脸部网络在其中一项测试中展现出了非常高的性能，当面对更小的图片集时，达到了近乎完美的精准度，在百万人测试中精准度也达到了75%。一个来自于俄罗斯N-TechLab的团队在另一个测试中脱颖而出，精准度达到73%。这种结果在目前来说应该已经算不错了，不过对于投入与实际运用还有一定距离，毕竟美国的人口数在2014年就达到了3.19亿人，远远不是这69万人就可轻易比拟的。并且除了人数上的差距，在技术上，人脸识别仍有问题尚待解决。

“你可以看出这个问题的难点，从不同的年龄阶段中识别出同一个人是无法解决的问题。因此从他们二重身识别出个人和匹配不同姿势的个人就像侧视图到正视图一样。 ”共同领导UW图像算法和成像实验室的Kemelmacher-Shlizerman说道。在评估规模时，文章同样分析了在人脸识别时年龄和姿势的不变性。

目前，该项测试项目还在继续进行中，下一步中，为了一个将被用于脸部识别算法的数据集，UW团队将收集一半一百万的个体，并且每一个都有一定数量的照片，这将有助平衡运行场地于并且测试给出相同数量的大规模训练数据。对此，Aaron Nech称“最先进的神经网络算法有数以百万的参数要学习，并且要求有大量的例子来调整他们”。

对于该项目的成果，UW团队将在6月30日于计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2016）上演讲的论文中详细展出，并且进展结果也将在其项目网站同步更新。

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