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人臉識別 現(xiàn)在連動漫角色都不放過
2020年09月18日 09:05:32來源：量子位點擊量：33990
導讀看過的動漫太多，以至于認角色時有點臉盲？又或者，只想給自己喜歡的二次角色元剪個出場合輯，卻不得不在各大搜索引擎搜索關于她的照片？
　　【安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關注】看過的動漫太多，以至于認角色時有點臉盲？又或者，只想給自己喜歡的二次角色元剪個出場合輯，卻不得不在各大搜索引擎搜索關于她的照片？
 
　　試試愛奇藝推出的這個卡通人臉識別基準數(shù)據(jù)集iCartoonFace，用它訓練AI幫你找動漫素材，效率分分鐘翻倍。
 

       對于臉型相近、但角色不同的二次元人物，能準確識別出來(臉盲福音)：
 

       如果人物視角出現(xiàn)變化，也能準確識別：
 

       不僅如此，在人臉被大面積遮擋時，也能準確地識別出來：
 

       至于陰影和光照也不在話下，哪怕站在樹蔭里，也能被AI“偵測”：
 

       效果完全不輸現(xiàn)有的真實人臉識別。那么，這樣的技術是怎么做出來的呢？
 
　　結(jié)合真人數(shù)據(jù)，訓練卡通人臉識別
 
　　團隊提出了一種卡通和真人的多人物訓練框架，主要包括分類損失函數(shù)、未知身份拒絕損失函數(shù)和域遷移損失函數(shù)三部分，如下圖所示。
 

       其中，分類損失函數(shù)主要用來對卡通臉和真人臉進行分類。而未知身份拒絕損失函數(shù)，則是為了在不同域之間進行無監(jiān)督正則化投影。至于域遷移損失函數(shù)，目的是降低卡通和真人域之間的差異性，對他們的相關性進行約束。
 
　　針對這個框架，研究者們探討了三個問題：哪種算法好？人臉識別是否有助于卡通識別？上下文信息對卡通識別是否有用？
 
　　從實驗結(jié)果來看，ArcFace+FL的效果好，所以此次團隊選用了這個算法。
 

 
　　從下圖的藍線來看，加上真人人臉識別的信息后，對于卡通檢測的識別同樣有幫助。
 

 
　　至于上下文信息，團隊也做了實驗，下圖是算法在卡通人臉基礎上擴充不同比例下的性能識別。實驗證明，上下文信息越豐富，人臉識別的效果也會更好。
 

       事實上，動物角色訓練出來的特征樣本，相比于人臉來說，還是有點詭異。
 
　　下圖中分別是原圖和對應的特征樣本，相比于動漫男生和女生，虹貓的特征顯得有點不可捉摸。
 

       不過這也說明，一個標準、大型的動漫人臉數(shù)據(jù)集是有必要的。
 
　　標注數(shù)據(jù)，只需要一步
 
　　為了減少人工標注的工作量，研究者們設計了一種半自動數(shù)據(jù)集構建框架，用于構建iCartoonFace數(shù)據(jù)集。
 
　　如下圖，這個框架可以分為三個階段：
 

 
　　首先，對數(shù)據(jù)進行分層收集。先獲取卡通圖片信息，包括專輯和人物名稱，再獲取卡通人物圖片，使得數(shù)據(jù)集結(jié)構非常清晰。
 
　　其次，對數(shù)據(jù)進行過濾。利用卡通人臉檢測、特征提取器和特征聚類等，對圖片數(shù)據(jù)進行噪聲過濾。
 
　　其中，特征提取器的性能會發(fā)生變化：隨著標注數(shù)據(jù)的增多，性能不斷增強。
 
　　后，標注人員只需要做一個步驟：根據(jù)特征聚類的結(jié)果，回答兩張圖片是否是同一個人物。
 

       目前大的卡通人物標注數(shù)據(jù)集
 
　　事實上，目前已有大量針對真人的人臉識別的技術和算法。然而，針對二次元人臉識別的數(shù)據(jù)集依舊少之又少，大多數(shù)數(shù)據(jù)集存在著噪音比例大、數(shù)據(jù)量小的問題。
 
　　但這樣的需求的確存在，不局限于對視頻的結(jié)構化分析，還能應用于圖片搜索、廣告識別等場景。
 
　　例如，給創(chuàng)作者提供智能剪輯、或者是對諷刺漫畫、卡通風格人物進行審核辨識。
 
　　針對這個現(xiàn)象，愛奇藝開放了目前大的手工標注卡通人物檢測數(shù)據(jù)集與識別數(shù)據(jù)集iCartoonFace，包含超過5000個卡通人物、40萬張以上的高質(zhì)量實景圖片。
 
　　下圖是iCartoonFace與其他已有動漫數(shù)據(jù)集的對比，基于這個數(shù)據(jù)集設計框架，可以有效地提高卡通人物識別性能。
 

       說不定，真能讓廣大觀眾對動漫角色“不再臉盲”。
關鍵詞 人臉識別動漫AI
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