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黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?

國(guó)際視野
豆豆7年前
黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?

黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?

#本文僅代表作者觀點(diǎn),不代表IPRdaily立場(chǎng)#


原標(biāo)題:美軍AI黑科技:黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?


今天我們要聊的,是一件讓人第一反應(yīng)很驚訝,“竟然還有這種操作?”但細(xì)細(xì)想來(lái),又極為驚恐的事情。


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?


這件事,就是美國(guó)軍方最近搞出來(lái)的一個(gè)大新聞。據(jù)《The Register》專(zhuān)欄記者凱蒂安娜·庫(kù)奇 4 月 17 日的一篇文章,美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室正在研究一項(xiàng)技術(shù),通過(guò) AI 的深度學(xué)習(xí)技術(shù)加持,可以實(shí)現(xiàn)在黑暗中準(zhǔn)確識(shí)別人臉。


想在夜里獲得視野并不是什么難事,如今 紅外技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)非常成熟。拍攝野生動(dòng)物、24 小時(shí)監(jiān)控等等都會(huì)用到這類(lèi)技術(shù)。再加上熱成像,在夜里能夠判斷前面站著的是個(gè)人而不是一塊石頭,已經(jīng)不是什么問(wèn)題。


但要在沒(méi)有打光的情況下實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的精度,這確實(shí)有點(diǎn)驚為天人。那么,美國(guó)軍方究竟是準(zhǔn)備怎么做的?


AI+ 熱成像:不僅看到你,還能看清你


首先我們需要知道的是,熱成像是通過(guò)非接觸探測(cè)紅外能量,將其轉(zhuǎn)換為電信號(hào),進(jìn)而在顯示器上生成圖像和溫度值的一種技術(shù)。熱成像裝置在軍事用途中非常常見(jiàn)。比如 Apache 直升機(jī)等飛機(jī)和裝甲運(yùn)兵車(chē)等地面交通工具,都是配備了熱成像相機(jī)。這能夠保證其在低能見(jiàn)度的情況下也能探測(cè)到人員,比如大霧、夜晚。


這里存在著一個(gè)問(wèn)題,熱成像裝置雖然相當(dāng)于給在夜里活動(dòng)的士兵們裝了一雙眼睛,但這雙眼睛其實(shí)是雙“近視眼”。它能夠顯現(xiàn)出對(duì)面出現(xiàn)的障礙物的基本輪廓,讓士兵們能夠判斷眼前是人還是石頭。但是,也就僅限于此。眼前的人是敵還是友,目前還是沒(méi)轍。


基于此,美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)出了一套基于深度學(xué)習(xí)的 AI 識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理,熱圖像中人的眼睛、鼻子、嘴唇等的邊界被標(biāo)記出來(lái),從而可以確定出人臉的整體形狀。接下來(lái),非線(xiàn)性回歸模型將這些特征映射到相應(yīng)的面孔樣貌中。這種被稱(chēng)為“多區(qū)域合成”的系統(tǒng)通過(guò)損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,熱圖像和可見(jiàn)圖像之間的誤差會(huì)被最小化,從而可以構(gòu)建出一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的人臉圖像。


技術(shù)深入解讀


陸軍研究實(shí)驗(yàn)室(Army Research Laboratory,ARL)的科學(xué)家 Benjamin S. Riggan,Nathaniel J. Short 和 Shuowen Hu 在最近發(fā)表的論文《Thermal to Visible Synthesis of Face Images using Multiple Regions》中詳細(xì)地介紹了軍方是如何開(kāi)發(fā)在熱成像圖像中應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)的方法。


技術(shù)解讀部分由 AI 前線(xiàn)基于論文原文進(jìn)行編譯。


從熱圖像中合成可見(jiàn)光圖像是異質(zhì)人臉識(shí)別中十分有前景的一項(xiàng)方法,可以利用已有的在可見(jiàn)光人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上訓(xùn)練的面部識(shí)別軟件,并且更有效地進(jìn)行跨光譜匹配。論文提出了一個(gè)利用全局(面部整體)和局部區(qū)域(五官)來(lái)增強(qiáng)判別性的可見(jiàn)光人臉圖像合成方法。


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?

??圖 1(a)熱紅外圖像與可見(jiàn)光圖像的跨模態(tài)匹配任務(wù)一直是異質(zhì)人臉識(shí)別的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。而(b)(從熱紅外圖像中)合成的可見(jiàn)光圖像與可見(jiàn)光圖像則可能夠進(jìn)行更有效的跨光譜匹配和判斷。


跨光譜識(shí)別主要有兩類(lèi)方法:(1)直接跨光譜識(shí)別,(2)跨光譜合成識(shí)別。在這篇論文中,作者提出了一個(gè)跨光譜合成方法,增強(qiáng)了面部細(xì)節(jié),通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化不同面部區(qū)域的目標(biāo)函數(shù),使不同區(qū)域間的表示可以互補(bǔ)。這一多區(qū)域目標(biāo)函數(shù)利用了全局和局部信息來(lái)合成能夠保持整體面部結(jié)構(gòu)和局部人臉細(xì)節(jié)的可見(jiàn)光圖像,從而提高跨光譜識(shí)別率。


使用多區(qū)域進(jìn)行跨光譜識(shí)別


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?

圖 2 算法框架圖


對(duì)于給定熱圖像,首先使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) g(x) 在全局區(qū)域(紅色)和局部基準(zhǔn)區(qū)域(藍(lán)色,黃色和綠色)提取特征。然后使用特定區(qū)域的跨光譜映射從提取的熱圖像特征中估測(cè)對(duì)應(yīng)的可見(jiàn)光圖像表示。最后,通過(guò)反向傳播每個(gè)區(qū)域提取特征和估測(cè)特征之間的誤差,對(duì)全局和局部區(qū)域進(jìn)行梯度更新,然后合成可見(jiàn)光圖像。


論文主要考慮的是由于預(yù)訓(xùn)練的興趣區(qū)域(ROI)導(dǎo)致的多重?fù)p失和正則化函數(shù)的影響。盡管 ROI 是任意的,論文考慮了對(duì)應(yīng)局部判別特征(眼睛、鼻子和嘴巴)以及一個(gè)整體的區(qū)域的特征。


對(duì)于每個(gè)興趣區(qū)域,我們最小化以下目標(biāo)函數(shù):


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其中


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?


L 代表?yè)p失函數(shù),R 是 alpha 范數(shù)和整體的變量懲罰項(xiàng),g 代表了從輸入圖像到表示特征的映射,hi 代表對(duì)應(yīng)區(qū)域 i 的跨光譜映射函數(shù)。在實(shí)現(xiàn)中,g 為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所以輸入圖像的尺寸不需要定義,hi 由 1x1 的卷積層組成。


合成的圖像通過(guò)求解如下優(yōu)化問(wèn)題得到:


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其中:


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權(quán)重 w 平衡了全局結(jié)構(gòu)和局部細(xì)節(jié),wi 對(duì)應(yīng)第 i 個(gè)區(qū)域。


實(shí)驗(yàn)結(jié)果


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張??合成方法對(duì)比


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?

?合成圖像與真實(shí)圖像(頂部)的對(duì)比:熱圖像 - 可見(jiàn)光合成效果(中間),極化圖像 - 可見(jiàn)光合成效果(底部)。


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關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)對(duì)比:真實(shí)圖像(頂部),熱圖像 - 可見(jiàn)光合成效果(中間),極化圖像 - 可見(jiàn)光合成效果(底部)。?


識(shí)別效果對(duì)比如下表:


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?


可以看到,目前基于熱成像技術(shù)多區(qū)域合成的模型精度和常規(guī)成像精度都超過(guò)了 80%。


想要深入了解相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié),可查看論文原文:

https://arxiv.org/pdf/1803.07599.pdf


人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)才是關(guān)鍵!


但如何認(rèn)識(shí)這張臉?畢竟僅僅得出一個(gè)人臉的圖像是沒(méi)有多大用處的,這項(xiàng)技術(shù)的最主要目的是判斷對(duì)面的人是誰(shuí)。這就需要有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)對(duì)即時(shí)生成的人臉進(jìn)行比對(duì)。


論文作者 Riggan 也強(qiáng)調(diào)說(shuō):

當(dāng)使用熱成像照相機(jī)拍攝面部圖像時(shí),主要的挑戰(zhàn)在于捕獲的熱圖像必須與目標(biāo)人物的常規(guī)可見(jiàn)圖像的監(jiān)視圖像庫(kù)相匹配。


為了有效,需要將構(gòu)建出來(lái)的圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的已知面部進(jìn)行匹配,如監(jiān)獄罪犯、恐怖分子等,才能識(shí)別出目標(biāo)。也就是說(shuō),使用這套系統(tǒng)拍攝出的面部圖像,必須要與數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像進(jìn)行匹配。如果能早點(diǎn)應(yīng)用,類(lèi)似波士頓恐襲事件中對(duì)犯罪分子的抓捕,也許就不會(huì)那么大費(fèi)周折。這樣說(shuō)來(lái),目前來(lái)說(shuō)這套系統(tǒng)的最大優(yōu)勢(shì)可以是抓在逃犯。


黑暗中也能準(zhǔn)確識(shí)別人臉,誰(shuí)該為此感到緊張?


聽(tīng)起來(lái)這項(xiàng)技術(shù)的可應(yīng)用前景還是很廣闊的。但還沒(méi)等美國(guó)軍方高興起來(lái),有人就過(guò)來(lái)潑冷水了。


三月份在內(nèi)華達(dá)州舉行的 IEE 動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用會(huì)議上,有研究者就認(rèn)為,雖然熱成像技術(shù)多區(qū)域合成模型精度和常規(guī)成像精度都超過(guò)了 80%,看起來(lái)結(jié)果有一定的希望,但是由于熱成像精度的變化,該技術(shù)的人臉合成精度也會(huì)發(fā)生變化。因此,將這些算法和當(dāng)前的熱成像技術(shù)的完美結(jié)合仍然是有不同程度的困難。


有意思的是,國(guó)內(nèi)的一些媒體在進(jìn)行相關(guān)報(bào)道的時(shí)候,夸大其詞地轉(zhuǎn)譯了其具有“穿墻透視”的功能。我們需要知道的是,目前熱成像儀還無(wú)法突破墻體去探測(cè)人體發(fā)出的輻射,因此“穿墻”一說(shuō),噱頭的成分更大一點(diǎn)。


對(duì)于剛剛?cè)〉贸醪竭M(jìn)展的這項(xiàng)技術(shù)而言,這樣的批評(píng)之言應(yīng)該算是一種鞭策或者方向。但是現(xiàn)在問(wèn)題又出來(lái)了。即便這項(xiàng)技術(shù)成熟了,但是數(shù)據(jù)庫(kù)里沒(méi)有那么多人臉來(lái)匹配,一切不都白瞎了?


目前來(lái)看,該算法在于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行結(jié)合的情況下,可以暫時(shí)解決一部分的問(wèn)題。但是如果想要實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)而廣泛的應(yīng)用,仍然有賴(lài)于人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)建。比如一個(gè)名為 Terrogence 的商業(yè)機(jī)構(gòu)就聲稱(chēng)自己擁有一個(gè)包含數(shù)以千計(jì)的恐怖分子面孔數(shù)據(jù)庫(kù)。而這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶(hù),就包括國(guó)安局、美國(guó)海軍情報(bào)機(jī)構(gòu)和政府機(jī)構(gòu)。


可以想見(jiàn),未來(lái)這項(xiàng)技術(shù)在追捕在逃犯、打擊恐怖分子、夜間作戰(zhàn)方面還是有很大的用武之地的。


No entry:停在邊界線(xiàn)上


上面我們說(shuō)到了驚訝,接下來(lái),我們就要說(shuō)驚恐了。


核武器的最大作用在于震懾,但當(dāng)其巨大的摧毀力被用來(lái)殺人的時(shí)候,愛(ài)因斯坦都為此而感到后悔。這也就說(shuō)明,任何一項(xiàng)技術(shù),包括我們今天所介紹的 AI+ 熱成像極大的降低了人臉識(shí)別的適用門(mén)檻,無(wú)論其初衷如何,如果會(huì)存在對(duì)公眾產(chǎn)生傷害的可能(尤其當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)被軍方掌握時(shí)),那就必須要有人來(lái)監(jiān)管。


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試想一下,你和朋友在夜里漫步街頭,享受著一天的疲倦之后的片刻輕松,而路口的紅外攝像頭則正在默不作聲地將你們兩個(gè)的頭像進(jìn)行掃描分析,同時(shí)比對(duì)著不知何時(shí)被搜集的數(shù)據(jù)庫(kù)中的你的頭像,然后作出判斷:安全人員。


雖然它不會(huì)影響你的正常的生活,但會(huì)給人一種深深的擔(dān)憂(yōu):我們的生活時(shí)時(shí)刻刻處在無(wú)數(shù)雙眼睛的監(jiān)控之下。也許我們并未感受到受到了某種傷害。但是這很可能意味著在這個(gè)城市里,我們已經(jīng)失去了未被授權(quán)的隱私。在這個(gè)個(gè)人隱私可以作為商品交換巨額利潤(rùn)的時(shí)代,每個(gè)人都并不希望自己渾然不覺(jué)地成為商品。也正是因?yàn)槿绱?,?duì) Facebook 泄露用戶(hù)的數(shù)據(jù),人們才會(huì)感到如此的憤怒。


所以,不管美國(guó)軍方的這項(xiàng)技術(shù)的初衷如何,我們都希望其目的只是用來(lái)對(duì)付社會(huì)的陰暗分子,民眾也必然希望對(duì)這項(xiàng)技術(shù)有嚴(yán)格的監(jiān)管。同時(shí),對(duì)政府和軍方的使用要進(jìn)行限制,并確保技術(shù)不會(huì)外流,以免被別有用心的人利用。畢竟,每個(gè)人都應(yīng)對(duì)自己的隱私享有自主的權(quán)力,而不能成為暴露在鏡頭下的楚門(mén)。



來(lái)源:新科技前沿

編輯:IPRdaily趙珍          校對(duì):IPRdaily縱橫君


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