汤晓鸥(左一)指导团队工作。受访者供图

交警的“智能行人闯红灯取证系统”就应用了“人脸识别”技术。网络图片

　　“用户手机中有一张模糊的照片，用深度学习算法可以把暗光增强，把非常小的图像放大，使它变成一张清晰的图像，甚至可以识别出图片中又小又模糊的人脸。”这是人脸识别技术在手机相册中的应用场景。

　　近日，南都记者采访了中科院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授汤晓鸥，了解到他与“人脸识别”有着不解之缘。

　　值得一提的是，2014年，汤晓鸥带领团队开发的深度人脸识别技术在著名测试基准LFW上获得了99.55%的识别率，比人肉眼识别(97.53%)更精准，也超过了Facebook的D?eepFace算法(97.35%)。

　　“瘾”子 

　　“深度学习”让机器能看明白这个世界 

　　“我们一直想把计算机视觉、人工智能的东西用到日常生活中。”汤晓鸥说，他小时候就看了大量的图画书，对图像产生了兴趣。在汤晓鸥看来，这也许是他以后从事计算机视觉研究的萌芽。

　　2003年，汤晓鸥的儿子出生后，汤晓鸥总是在北京和香港两地来回跑，每次见到儿子的时候就会拍很多照片，而且不断地拍。由于照片有上万张，没法管理。后来，汤晓鸥就带领学生做了一个用计算机自动整理照片的项目Photo?Tagging，将相册里面的人脸检测出来，再用人脸识别和U?I设计帮助自动标注。

　　2011年，汤晓鸥带领的团队开始研究“深度学习”，这是学术界最早涉猎深度学习的华人团队之一。深度学习是在大量的数据之上去挖掘、总结数据里的一些规律，最终让机器学习到某一项技能，比如下围棋、识别人脸、自动驾驶车辆等。

　　汤晓鸥说，让机器能看明白这个世界是一件很难的事情。

　　“我们给计算机看大量的人脸照片，它最开始可能没那么强，可能会识别错很多人，但是每次错的时候你就告诉它错了，它会根据错误调整参数。在它看了非常多的照片、调整了非常多的参数之后，它就变得很聪明了。”团队成员、中科院深圳先进技术研究院集成所副所长乔宇研究员对南都记者说。

　　2014年，人脸识别取得了突破性成果。当年3月，汤晓鸥团队发表G?aussianFace人脸识别算法，准确率达98.52%，全球首次突破人眼识别能力(97.53%)，超过Facebook同时期发布的DeepFace算法(97.35%)。同年6月，汤晓鸥的团队又发表了DeepID2算法，人脸识别准确率提升至99.15%。紧接着，DeepID3算法又将人脸识别准确率提升至99.55%，领先全球。DeepID代表人脸识别技术的真正成熟，开启了整个人脸识别行业技术落地。

　　“瘾”用

　　在安防、金融等领域已被规模化地应用

　　在十字路口、电梯口、通道等关键位置部署一个摄像头，把拍到所有人的人脸抓下来之后，与“黑名单”数据库做比对，如果比对成功，系统就会自动报警。人脸识别技术开始走进日常生活中。

　　“去年中国移动用我们的算法做了3亿人的认证。”汤晓鸥说，人脸识别这项技术在安防、金融等领域已经被规模化地用起来了。

　　“人脸识别应用非常广泛。现在很多女孩子喜欢美颜相机，其实背后也涉及人脸识别，像Faceu在眼睛上加一副眼镜，一些特效都涉及人脸识别。”乔宇告诉南都记者，深度学习和人脸识别也会用在机器人上，“像监控机器人、巡逻机器人首先要找到人脸，再进行识别是不是这个小区的，是不是这个家庭的，机器人可以判断这个小区有没有异常的情况。”

　　汤晓鸥说，在深度学习算法取得突破性进展之后，人工智能就进入了快速发展阶段，开始应用于很多具体的行业。在人脸识别、图像分类、自动驾驶、医疗技术等几个方面都有了不少突破。但同时他也指出，前面的路还很长。我们这次没有输在起跑线上，但要想在国际上保持在第一梯队，要有持续不断的基础研发投入和高效的产学研联动发展。

　　英伟达去年评选出了包括M?IT和斯坦福在内的全球人工智能的十大先锋实验室，汤晓鸥的实验室位列其中，也是亚洲区唯一入选的实验室。

　　在汤晓鸥看来，中国不仅研发经费、公司实力不是问题，而且还有大量海外人才回来。他觉得，人工智能是中国新的机遇。“中国应该加强原创技术积累，做好源头创新。”汤晓鸥说。

　　《南方都市报》2017年5月2日SA13版 http://epaper.oeeee.com/epaper/H/html/2017-05/02/content_26595.htm